2024年3月15日发(作者：)
matlab 多维变量k均值聚类函数
摘要：
一、K 均值聚类算法概述
1.K 均值聚类算法简介
2.K 均值聚类算法的应用场景
二、MATLAB 中的 K 均值聚类函数
函数的调用方式
函数的参数设置
函数的返回值
三、MATLAB 中 K 均值聚类函数的使用示例
1.示例一：使用 kmeans 函数进行简单聚类
2.示例二：使用 kmeans 函数进行多维变量聚类
正文：
一、K 均值聚类算法概述
K 均值聚类算法（K-means Clustering Algorithm）是一种基于距离的聚
类方法。该算法通过计算数据点与聚类中心的距离，将数据点分为 K 个簇，
使得每个簇的内部点之间的距离尽可能小，而不同簇之间的点之间的距离尽可
能大。K 均值聚类算法可以应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。
二、MATLAB 中的 K 均值聚类函数
在 MATLAB 中，可以使用 kmeans 函数进行 K 均值聚类。该函数的调
用方式如下：
```matlab
kmeans(X,K,options)
```
其中，X 为输入数据，K 为聚类数量，options 为可选参数。
kmeans 函数的参数设置如下：
- X：输入数据，可以是数值型或字符型数据。
- K：聚类数量，必须是正整数。
- options：可选参数，包括：
- "center"：指定聚类中心的选择方式，默认为"random"。
- "dist"：指定距离度量方式，默认为"euclidean"。
- "iter"：指定迭代次数，默认为"100"。
- "tol"：指定收敛阈值，默认为"1e-4"。
- "norestart"：指定是否在每次迭代后重新启动，默认为"false"。
- "maxiter"：指定最大迭代次数，默认为"1000"。
- "means"：指定是否返回聚类中心，默认为"true"。
- "nosave"：指定是否保存中间结果，默认为"false"。
kmeans 函数的返回值如下：
- cluster_index：聚类结果，每个数据点对应的簇的索引。
- cluster_centers：聚类中心。
- num_iterations：迭代次数。
- total_sum_of_squares：总平方和。
- within_sum_of_squares：内部平方和。
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