MATLAB实现K-means聚类算法实战教程

本篇文档是关于MATLAB中聚类算法的一个实例教程，主要针对的是使用K-means方法对一组高斯分布数据进行分类。首先，作者通过`mvnrnd`函数创建了三组二维高斯分布数据，分别代表三个不同的类别：data1、data2和data3。数据可视化部分展示了这三类数据在二维空间中的分布情况。 接着，作者将这三个数据集合并成一个不带标号的大数据集`data`，并设置了预设的聚类数目`N`为3。为了初始化聚类中心，通过随机选取300个样本作为初始中心点`center`。然后，使用K-means算法的迭代过程，对于每一个数据点`x`，计算其与所有聚类中心的距离，并找到最近的聚类中心`y`。将该数据点添加到对应的类别中，并更新聚类中心的位置，新中心是所有属于该类别的数据点的均值。 算法的关键步骤包括： 1. 计算每个数据点到各个聚类中心的距离。 2. 将数据点分配到距离最近的聚类。 3. 更新每个聚类中心，使其成为所属成员的均值。 4. 检查是否达到收敛条件，即所有聚类中心的变化小于某个阈值（这里是0.1），若满足则退出循环，否则继续迭代。 整个过程中，作者使用了循环结构来不断优化聚类中心的位置，直到聚类不再发生变化或达到预定的迭代次数。这个例子展示了如何在MATLAB中运用K-means算法进行数据聚类，对于理解基础的聚类算法原理和实践操作非常有帮助。通过这个实例，学习者可以了解如何处理实际数据集，以及如何评估聚类效果。