matble的K-means聚类，函数参数解释

最新推荐文章于 2025-10-01 14:36:59 发布

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本文介绍了使用Matlab的litekmeans函数进行K-means聚类的方法，详细解析了函数参数，包括数据矩阵X、簇数量k以及可选参数如'MaxIter'（最大迭代次数）等。示例展示了如何设置不同参数并获取聚类结果、中心点、收敛状态等信息。

function [label, center, bCon, sumD, D] = litekmeans(X, k, varargin)

litekmeans K-means聚类，通过matble编写的矩阵加速运算

X，k：将N×P数据矩阵X中的点划分为K个簇。 N为点个数，p为点的特征个数

label = litekmeans(X, K)
label：此分区群集中，点到群集质心的群集内总和最小化所有距离的总和。 X的行对应于点，列对应于变量。 KMEANS返回包含每个点对应的聚类索引，即N×1的矢量标签。

[label, center] = litekmeans(X, K)
center：返回K个聚类质心位于K-by-P矩阵中心的位置。

[label, center, bCon] = litekmeans(X, K)
bCon：返回bool值bCon 表示迭代是否收敛。

[label, center, bCon, SUMD] = litekmeans(X, K)
sumD：在1×K向量中的，每个聚类其中点到该质心距离的群内总和 sumD。

[label, center, bCon, SUMD, D] =litekmeans(X, K)
D：来自每个点到每个质心的距离，总共n个点，k个质心，所以D为nXk的矩阵.

[ ... ] = litekmeans(..., 'PARAM1',val1, 'PARAM2',val2, ...) specifies

指定可选的参数名称/值对来控制KMEANS使用的迭代算法。参数是：