MATLAB实现二维K-means聚类算法

"该资源提供了一个使用MATLAB实现的二维数据K-means聚类算法代码。函数`FunK_mean`接收二维数据向量x和y以及类别数量k作为输入，输出为k行的两个矩阵，分别存储每个类别中的元素。同时，记录变量`record`用于追踪每行的有效元素个数。代码包括初始化种子点、计算欧氏距离并更新类别归属，以及迭代直到种子点不再改变的过程。" 在K-means聚类算法中，以下是一些关键知识点： 1. **K-means算法**：这是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为k个互斥的类别，目标是使得每个类别内的数据点之间的平方误差和最小。在这个过程中，数据点被分配到与其最近的“中心”或“种子点”所在的类别。 2. **二维数据**：在这个代码中，数据表示为两个一维向量x和y，分别代表两个维度。这意味着我们处理的是二维数据点，通常在平面坐标系中表示。 3. **初始化种子点**：算法开始时需要选择k个初始种子点。在这个代码中，种子点是随机从数据集中选取的，但为了避免重复，会检查新产生的种子点是否与前一个相同。 4. **欧氏距离**：这是K-means算法中衡量数据点与种子点之间距离的标准，计算公式为`sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)`。在代码中，通过比较每个点到所有种子点的距离来确定其归属类别。 5. **迭代过程**：算法的核心是不断迭代，直到类别归属不再变化或者达到预设的迭代次数。每次迭代，数据点根据当前种子点的位置重新分配类别，然后更新种子点为每个类别内所有点的均值。 6. **记录有效元素个数**：变量`record`用于记录每个类别中的元素个数，这有助于在处理稀疏数据或空类别时避免索引错误。 7. **终止条件**：在这个代码中，终止条件是种子点没有变化，即`oldSeedX`和`oldSeedY`与当前的`seedX`和`seedY`相等。这表明类别分配已经稳定，没有进一步的变化。 8. **MATLAB实现**：MATLAB是一种广泛用于数值计算和数据分析的编程环境，其简洁的语法和丰富的数学函数库使其非常适合实现聚类算法。 这个代码提供了一个基础的K-means实现，适用于教学和简单的数据分析任务。然而，对于大型数据集或复杂的聚类问题，可能需要更优化的实现，如使用更高效的聚类算法（如ELBOW方法选择k值）或并行计算来提高性能。