Matlab实现K-means聚类算法
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更新于2024-08-04
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该资源是一个MATLAB实现的K-means聚类算法。K-means是一种常见的无监督机器学习算法,用于将数据集分割成K个不同的簇(或群体)。在这个MATLAB代码中,函数`K_means`接受两个输入参数:`X`是待聚类的数据集,`xstart`是初始的质心(cluster center)位置。函数返回两个输出:`Idx`是每个数据点所属簇的索引,`Center`是最终计算出的簇中心。
代码首先初始化一些变量,如数据点的数量(`len`)和一个零矩阵`Idx`用于存储每个数据点的簇标签。接着,它使用随机选择的初始质心`C1`, `C2`, `C3`进行迭代过程。在每次迭代中,代码计算每个数据点到三个质心的距离,并将数据点分配到最近的簇。然后,根据簇内所有数据点的均值更新质心的位置。这个过程会重复100次(可根据实际需求调整),或者直到质心不再显著移动为止。
在提供的部分代码中,可以看到三个不同颜色和形状的数据子集(`a`, `b`, `c`)被合并成一个大数据集`X`,并用初始质心`xstart`调用`K_means`函数。结果通过图形展示出来,原始数据、初始质心以及聚类后的结果分别在三个子图中显示,帮助可视化聚类效果。
K-means算法的核心在于其迭代过程,即不断重新分配数据点到最近的质心并更新质心位置,直到收敛。然而,K-means算法有以下特点和局限性:
1. 对初始质心敏感:不同的初始质心可能导致不同的聚类结果。
2. 假设簇为凸形:K-means假设数据分布是凸的,对于非凸或异形的簇可能表现不佳。
3. 需要预先设定K值:用户必须提前知道要划分的簇数量,否则可能影响聚类质量。
4. 不适用于含有噪声或异常值的数据:这些值可能会影响质心的计算,导致聚类效果变差。
5. 时间复杂度较高:随着数据量增加,K-means的计算成本也会增加。
在实际应用中,可以使用诸如Elbow方法或Silhouette分析等技术来选择合适的K值,同时也可以考虑其他聚类算法,如DBSCAN、谱聚类等,以应对K-means的局限性。
2023-08-06 上传
2021-09-29 上传
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