matlab 使用 K-means 进行聚类

Matlab是一种流行的数值计算软件，它内置了K-means聚类算法用于数据分组。K-means算法是一种无监督学习方法，常用于发现数据集中的自然群组或类别。以下是使用Matlab进行K-means聚类的基本步骤：

1. **导入数据**：首先，你需要加载你要分析的数据集，可以是一个矩阵或表结构。

data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你数据文件路径

2. **预处理数据**：如果数据包含非数字特征或异常值，需要将其转换成适合聚类的形式，并标准化或归一化数据。

data = table2array(data(:, numericCols)); % 只选择数值列
data = normalize(data); % 数据标准化

3. **设定聚类数k**：确定你想将数据分为多少个簇，这通常是基于领域知识或通过尝试不同的k值后的视觉评估。

4. **运行K-means**：使用`kmeans`函数，输入数据和簇的数量。

[idx, centroids] = kmeans(data, k);

- `idx`: 聚类结果，每个元素表示该数据点所属的簇编号。
- `centroids`: 簇中心，代表每个簇的平均值。

5. **可视化结果**：可以用散点图展示聚类结果，颜色表示不同的簇。

scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
scatter(centroids(:,1), centroids(:,2), 100, 'k', 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', ...);
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

6. **评估和迭代**：你可以查看轮廓系数（Silhouette Coefficient）或其他评价指标来判断聚类效果。有时需要调整初始簇中心（如使用`kmeansinit`）或改变迭代次数（`options.MaxIter`）来优化结果。