使用和谐搜索算法进行MATLAB数据集聚类
本文介绍了如何利用MATLAB实现基于和谐搜索的数据集聚类，详细阐述了算法的初始化、调和向量生成、聚类中心更新等步骤，并提供了相应的MATLAB源代码。该方法适用于具有D维特征的N个数据点，可灵活调整聚类中心数量。
基于和谐搜索实现数据集聚类的 MATLAB 代码
聚类是一种常见的数据分析技术，用于将相似的数据点组织成具有相同特征或属性的群组。和谐搜索算法是一种元启发式优化算法，可用于解决聚类问题。在本文中，我们将探讨如何使用 MATLAB 实现基于和谐搜索的数据集聚类，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含N个数据点的数据集，每个数据点具有D维特征。我们可以将数据集表示为一个N×D的矩阵X，其中每一行表示一个数据点。
接下来，我们将介绍和谐搜索算法的主要步骤，并提供 MATLAB 代码实现。
步骤1: 初始化参数
N = size(X, 1); % 数据点的数量
D = size(X
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