K-means算法在Matlab中的数据聚类分组实现

K-means算法在Matlab中的数据聚类分组实现

K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过将数据分为K个不同的簇来实现数据聚类分组。在本文中，我们将使用Matlab来实现K-means算法，并将其应用于一个示例数据集。

首先，让我们来定义K-means算法的工作流程。该算法的步骤如下：

1. 随机初始化K个聚类中心点。
2. 根据每个数据点与聚类中心点的距离，将数据点分配给最近的聚类中心点。
3. 更新每个聚类的中心点，计算每个聚类中所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示如何在Matlab中实现K-means算法。假设我们有一个包含N个数据点的二维数据集，其中每个数据点有两个特征。

% 示例数据集
data = [1, 2;
        2, 1;
        4