matlab kmeans++

MATLAB中的K-means是一种聚类算法，它的核心思想是选择初始质心时考虑数据点之间的距离，使得初始质心的分布更加广泛，从而避免了K-means算法的局部最优解问题。K-means算法的步骤可以总结如下：
1. 随机选择K个初始质心，其中K表示要将数据集聚类成的簇的数量。
2. 将每个数据点分配到最近的质心所属的簇。
3. 更新每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的均值作为新的质心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

相比于传统的K-means算法，MATLAB中的K-means算法采用了一种更加聪明的方法来选择初始质心，即根据距离数据点最远的原则来选择，从而避免了局部最优解。这样可以保证初始质心的分布更加广泛，使得算法更容易找到全局最优解。因此，在较大的数据集上，MATLAB的K-means算法的聚类效果优于传统的K-means算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [K-means++聚类算法（matlab实现）](https://blog.csdn.net/qq_40276082/article/details/130237784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]