kmeans(k均值聚類)是一種常用的聚類演算法，因其簡單且效能還算良好而受廣泛應用。
kmeans聚類的中心思想是：確定k個類，計算模式特徵向量到每個聚類中心的「距離」，將特徵向量歸併到距離最小的聚類中心所在的類中。把每一類的平均向量特徵的均值作為新的類心。最後，使得樣本與類均值的誤差平方和最小。
步驟：1. 初始化。輸入向量特徵集的矩陣x，輸入指定聚類數目n，隨機從x中選取聚類中心c。並設定迭代終止條件即最大迭代次數m和收斂誤差容限th。
2. 進行迭代，按照一定的相似度準則（如最短歐氏距離）將資料分配到最近的類心。迭代結束時，更新類心為每一類的平均向量。
3. 反覆執行第二步至滿足終止條件。
部分**：
示例：1. 初始化中心選取恰當，分類正確
2.初始化中心選取不合適，導致分類不正確：
K means聚類 matlab簡單實現及解析
k means基本思想 優先設定分為k類，初始隨機分配k個中心。計算每個點到每個中心的距離，分配到離自己最近的那個中心 貼上標籤 分配完後計算每一類的均值，並重新分配中心。重複上兩步，直到中心點不再更改。以下 參考 稍作修改並加以注釋 function kmeanstest clear all cl...
Matlab實現k means聚類演算法
k means是聚類中的乙個十分經典的演算法，具體的思想可以參考andrew ng的講義 the k means clustering algorithm 這裡不再贅述。需要用到matlab中的核心函式kmeans，具體用法可以參考matlab命令 doc kmeans idx kmeans x,k...
MATLAB實現Kmeans聚類演算法
這是我練習的第乙個機器學習的演算法，寫的比較簡單，肯定也有一些小錯誤。也參看了很多其他人的 現在貼出來算是我學習的乙個歷程啦。clear all close all clc data1 normrnd 0,0.25,100,2 生成符合 data2 normrnd 1.25,0.5,100,2 da...