MATLAB新手指南：K-means聚类算法详解

本篇文档是一份适合MATLAB新手学习的关于K-means聚类算法的实现教程。K-means是一种常用的数据聚类方法，它将数据集分为k个簇，每个簇由一个质心（centroid）代表，通过迭代过程不断优化簇的划分，直到簇中心不再改变或达到预设的停止条件。 **1. 函数定义与参数** 函数`[classcount]=k_means(data,k)`接收两个参数：输入数据`data`（通常是矩阵，存储样本特征向量）和期望的簇数`k`。函数的目的是根据给定的数据对样本进行聚类，并返回每个样本所属的簇类别计数数组`classcount`。 **2. 初始化簇中心** 首先，计算数据集中每个簇的初始质心，将第`sum/k`个元素及其后的元素分配到第`i`个簇，这里`sum`是数据集总行数。 **3. K-means算法的迭代过程** - **距离计算**：对于每个样本，计算其与所有簇中心的距离，并找到最近的簇。 - **重新分类**：更新每个样本所属的簇，计数器`count`记录每个簇的样本数。 - **更新簇中心**：对于每个簇，计算该簇内所有样本的平均值作为新的簇中心，然后清零`temp`矩阵用于下一轮迭代。 - **计算簇中心移动的距离**：用新的簇中心与旧簇中心之间的欧几里得距离更新`centr_dist`。 - **停止条件**：如果最大簇中心移动距离小于等于0（可能是因为算法收敛），则退出循环；否则，继续迭代，更新簇中心。 **4. 时间复杂度与版权信息** 该算法的时间复杂度主要取决于迭代次数，每次迭代涉及两次全量数据遍历（一次计算距离，一次更新簇中心）。K-means的性能依赖于数据分布和初始簇中心的选择，理想情况下，它属于O(sum*k*I)，其中I表示迭代次数。本文由CSDN博主「ybyly」原创，遵循CC4.0 BY-SA版权协议，引用时需注明原作者和链接。 这篇教程详细展示了如何在MATLAB中实现K-means聚类算法，包括关键步骤和控制流程。对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，能够帮助理解和掌握这一基本的机器学习方法。通过这个函数，用户可以对自己的数据集进行聚类分析，进一步探索数据内在结构。