K-Means聚类算法的多种实现及Matlab代码

K-Means聚类算法的多种实现及Matlab代码

K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个不同的类别。在本文中，我们将介绍K-Means算法的多种实现方式，并提供相应的Matlab代码。

K-Means算法的基本思想是通过迭代地将样本分配到K个聚类中心，然后更新聚类中心的位置，直到达到收敛条件。下面我们将介绍三种常见的K-Means算法实现方式：原始K-Means算法、K-Means++算法和Mini-Batch K-Means算法。

1. 原始K-Means算法
   原始K-Means算法是最基本的K-Means算法，其实现步骤如下：

• 初始化K个聚类中心，可以随机选择K个样本作为初始聚类中心。
• 为每个样本分配最近的聚类中心。
• 更新每个聚类中心的位置为该聚类中所有样本的平均值。
• 重复上述两步，直到聚类中心的位置不再变化或达到最大迭代次数。

以下是Matlab代码实现原始K-Means算法：

function [centroids, labels] =