🌟K-means算法及Matlab实现✨
发布时间：2025-04-08 04:30:52来源：
在数据挖掘和机器学习领域，K-means算法因其简单高效而备受青睐。它是一种无监督学习方法，主要用于将数据集划分为K个簇（cluster）。其核心思想是通过迭代优化，使得每个点与其所属簇中心的距离平方和最小化。
首先，我们需要确定簇的数量K，并随机初始化K个簇中心。接着，算法进入循环：计算每个数据点到各簇中心的距离，将点分配给最近的簇；然后重新计算簇中心的位置。这个过程反复进行，直到簇中心不再发生显著变化，即达到收敛状态。😊
在Matlab中实现K-means非常方便，利用内置函数`kmeans`即可完成。通过设置参数如最大迭代次数或容忍度，可以灵活调整算法行为。值得注意的是，初始簇中心的选择对结果影响较大，因此合理预处理数据尤为重要。💡
总之，掌握K-means算法及其Matlab实现，不仅能帮助我们更好地理解聚类技术，还能为实际问题提供有效的解决方案！🚀
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