matlab莺尾花聚类

Matlab中的莺尾花聚类是一个经典的机器学习问题，通常用于演示聚类算法的效果。该问题的目标是对莺尾花数据集中的样本进行聚类，将它们分成三个不同的类别，即山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。数据集中包含了150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。聚类算法的目标是在不知道样本类别的情况下，自动将它们分成三类。

Matlab中可以使用K-Means聚类算法对莺尾花数据集进行聚类。K-Means算法是一种常用的基于距离度量的聚类算法，其基本思想是将数据集划分成K个不同的簇，使得每个样本点都属于距离其最近的簇中心点所对应的簇。在Matlab中，可以使用kmeans函数实现K-Means聚类算法。