k-means均值聚类matlab

在MATLAB中，可以使用自带的kmeans函数来实现k-means均值聚类算法。你可以通过设置分类数量并调用kmeans函数来进行聚类操作。首先，你需要设置要生成的聚类数量，然后调用自己编写的kmeans_func函数，该函数里面实现了k-means聚类算法的原理推导和具体实现步骤。在该函数中，首先从数据集中随机选择一些点作为初始聚类中心点，然后迭代计算每个数据点到各个聚类中心的欧氏距离，根据欧氏距离将数据点分配到最近的聚类中心，然后根据分配结果更新聚类中心，重复以上步骤直到满足终止条件（最大迭代次数或中心变化阈值）。最后，返回聚类结果和聚类中心。同时，你也可以在MATLAB中找到其他存档的k-means聚类算法代码，这些代码可能有不同的实现和优化方式。,,<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_37904531/article/details/128839657)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab中存档算法代码-K-Means-Clustering:k-均值聚类的非常基本的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38698863/19010196)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [【聚类分析】 MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析](https://blog.csdn.net/fanjufei123456/article/details/130997638)[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: 33.333333333333336%"]
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