改良K-means算法的MATLAB代码-PRML-MATLAB项目

简介：
这段MATLAB代码是基于《Pattern Recognition and Machine Learning》一书中的原理，对经典的K-means聚类算法进行了优化改进。该项目旨在提升算法效率和准确性，适用于数据挖掘、机器学习等相关领域的研究与应用。 改进kmeans算法的Matlab代码介绍：这个Matlab软件包实现了C.Bishop（《模式识别与机器学习》）一书中描述的机器学习算法。它完全用Matlab语言编写，是独立的，并没有外部依赖性。 注意：此软件包需要使用Matlab R2016b或更高版本，因为它利用了一种称为广播的新Matlab语法。此外，还需要统计工具箱（用于某些简单的随机数生成器）和图像处理工具箱（用于读取图像数据）。 设计目标： 简洁：代码非常紧凑，最小化了代码长度，使得算法的核心部分容易被发现。 高效：应用了许多加速Matlab代码的技巧（例如矢量化、矩阵分解等）。通常来说，此软件包中的函数比内置的kmeans函数运行得更快。 鲁棒性：使用了很多数值稳定性技术来增强计算过程（比如在对数域中进行概率计算、更新平方根矩阵以加强矩阵对称性和PD等）。 可读：代码被大量注释，并且与PRML书中的相应公式进行了同步，符号也保持一致。 实用：该软件包不仅易于阅读而且容易修改和使用，有助于促进机器学习研究。此外，其中的许多功能已经被广泛采用。 安装： 通过运行特定命令可以完成安装过程（具体步骤请参照相关文档）。