Matlab实现K-means聚类算法详解与示例

本篇文章详细介绍了如何在MATLAB环境中实现K-means聚类算法，这是一个常见的无监督机器学习方法，用于数据分群，将数据集划分成预定义数量的簇。以下是文章中涉及的主要知识点： 1. **数据准备**： 首先，创建了一个包含两个部分的随机数据集，一部分是围绕一个正数平移的二维数据，另一部分是围绕负数平移的，通过`randn`函数生成，并使用`ones`和`size`函数调整数据规模。 2. **输入验证**： 确保用户输入的聚类数目（k）小于或等于数据点的数量（m），如果输入的k值过大或为1，则提示用户重新输入。 3. **初始化聚类中心**： 用`cell`数组`M`存储k个初始的聚类中心，初始时设置为随机选择的k个样本点。 4. **K-means循环**： 使用`while`循环进行多次迭代，每次迭代包括以下步骤： - 计数器`counter`记录迭代次数。 - 初始化聚类`C`，用`cell`数组存储每个簇的数据点。 - 对于每一个数据点，计算其到当前所有聚类中心的距离（平方误差），找到最近的聚类中心。 - 将数据点分配到对应的簇，并更新聚类中心（根据该簇的新成员更新）。 - 计算单个聚类的误差平方和（计算簇内点与聚类中心的均值差的平方和）。 5. **结果输出**： 在每次迭代结束后，显示当前的聚类中心和聚类结果。最后计算整个数据集的总误差平方和，即所有单个误差平方和的总和。 6. **算法结束**： 当聚类中心不再改变或达到预设的最大迭代次数时，算法停止。输出最终的聚类中心和聚类结果。 这篇文章提供了一个基本的K-means算法实现框架，对于想要在MATLAB环境下进行聚类分析的用户非常实用，可以根据实际需求对其进行适当的修改以适应更复杂的数据集和任务。理解并掌握这个过程有助于理解和应用K-means算法在实际数据分析项目中。