MATLAB实现kmeans聚类实例加程序

发布网友 发布时间：2024-10-23 16:53

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热心网友 时间：2024-10-25 02:17

K-means算法是聚类分析中应用广泛的一种迭代求解方法，它将数据划分为K个组，随机选择K个对象作为初始中心点，计算每个对象与其他中心点之间的距离，将对象分配给最近的中心点，以此实现数据的分类。

在当前的分类应用中，K-means聚类算法被广泛应用。MATLAB自带的kmeans函数能够实现这一功能，其具体语法如下：

具体用法为：kmeans函数。

K-means算法通过距离计算参数表来实现数据的分类。在实际应用中，我们以某校学生10天的校园食堂消费数据为例，进行数据预处理，包括数据转换、筛选、集成与归一化。之后，利用K-means聚类算法，选择欧几里得距离计算方式，将消费人群分为三类：低消费水平、中消费水平、高消费水平。通过聚类分析，我们能够得到学生消费情况的数据，为学校提供生活补贴决策时选择对象提供数据支撑。

实现步骤如下：

首先，使用Excel对原始数据进行处理，并用MATLAB进行归一化处理。

接着，执行kmeans聚类操作。

参考资料：ww2.mathworks.cn/help/s...

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作者：郭志龙 编辑：郭志龙 校对：郭志龙