基于MATLAB的一维均值聚类算法程序

简介：
本简介介绍了一种基于MATLAB实现的一维数据均值聚类算法程序。该程序能够自动完成一维数据点的分类和可视化，便于用户理解和分析复杂的数据集模式。适合初学者快速掌握聚类算法的应用方法。 k-means 算法通过输入参数 k 来确定聚类数量；然后将 n 个数据对象划分为 k 个聚类，以使同一聚类内的对象相似度较高而不同聚类间的对象相似度较低。计算这类相似性时，使用每个聚类中所有对象的平均值来表示一个“中心”（引力中心）。 k-means 算法的工作流程如下：首先从 n 个数据点中随机选择 k 个作为初始聚类中心；然后将剩余的数据点根据它们与这些选定中心的距离进行分配，每个数据点被指派到与其距离最近的聚类。接下来计算新的聚类中心（即该类别内所有对象平均值）；这一过程重复执行直到标准测度函数开始收敛为止。通常情况下，均方差作为衡量标准。最终形成的 k 个聚类具备以下特点：每个聚类内部尽可能紧密且不同聚类之间尽量分开。