基于MATLAB的K均值聚类算法的仿真与分析

最新推荐文章于 2025-06-18 20:45:30 发布

NoerrorCode

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本文介绍如何使用MATLAB实现K均值聚类算法，通过详细讲解源代码，展示聚类过程，包括数据生成、初始化、迭代更新及结果可视化。此教程适用于理解和实践K均值算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于MATLAB的K均值聚类算法的仿真与分析

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的类别。在本文中，我们将使用MATLAB来实现K均值聚类算法，并进行仿真和分析。下面是完整的MATLAB源代码和详细的解释。

MATLAB源代码：

% 设置参数
K = 3; % 聚类的数量
max_iters = 10; % 最大迭代次数

% 生成随机数据
data = randn(

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基于K均值聚类算法的图像分割（Matlab）

weixin_44507817的博客

11-26

2万+

文章目录一、K均值聚类算法是什么？1、什么是聚类？2、初探K均值聚类算法3、K均值算法的原理与理解二、K均值聚类算法如何在图像分割上应用？三、Matlab仿真一、K均值聚类算法是什么？ 1、什么是聚类？聚类是指通过既定的规则把物理或者抽象的集分成几个由类似特征的样本组成的类的过程。复杂点说，聚类指用一种类似性度为标准，将类似的样本划分到同一个组中，最终得到多个类。下图为聚类的过程。图1-聚类的过程 2、初探K均值聚类算法 K- means算法是一种迭代运算的算法。K-means因其简便、有效的特点，

Matlab 基于K-means实现数据聚类分析含Matlab源码.zip

04-04

代码可运行

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1675

function [U1,U2]=count(u1,u2,x) N1=0;%第一类个数 N2=0;%第二类个数 for i=1:210 d1(i)=dis1(u1,x,i);%x中所有点到u1的欧式距离 d2(i)=dis2(u2,x,i);%x中所有点到u2的欧式距离 if d1(i)>d2(i) N1=N1+1; W1(N1,:)=x(i,:);%划分到W1类中 else N2=N2+1; W2(N2,:)=x(i,:);%划分到W2类中 e.

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06-27

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K-means算法是一种动态聚类方法，这种方法先选择若干样本作为聚类的中心，在按某种聚类准则（通常采用最小距离原则）使各种样本向各个中心积聚，从而得到初始的分类，然后，判断分类的合理性，如果不合理，就修改分类，如此反复的修改聚类的迭代运算，直到合理为止。kmeans算法是一种常用的数据聚类算法，它通过最小化簇内点之间的距离，最大化不同簇之间的距离，来实现数据的聚类。对于每个数据点$x_i$，计算它到k个质心的距离$d(x_i,c_j)$，并将它归为距离最近的质心所在的簇$C_j$中。

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