k-means聚类算法与MATLAB实现-调制分类

简介：
本文介绍了K-Means聚类算法的基本原理及其在MATLAB中的实现方法，并探讨了其在信号调制识别中的应用。 k-means聚类算法以及MATLAB代码被用来实现一种基于我论文的新方法。这种方法通过MATLAB编写并导入到Python单载波调制算法中，并分为两个部分：主要任务由k-means处理，而k-center贪婪算法则提升了k-means的性能。这两个函数共同编译输入信号，该信号为复数数组，并将其映射至同相正交图上。在IQ图上确定聚类中心后，结果会被传递给另一个代码以识别调制类型。所考虑的调制类型包括任何M-ary QAM和M-ary PSK调制，涵盖了当今大多数流行的信号传输方式。 k-center贪婪算法用于初始化k-means聚类过程，在此过程中它显著提高了性能：与随机或k-means++初始化相比，它的表现更加优越。尽管执行成本较低——仅需扫描N个点中的θ(N)次——该方法依然能够提升性能。这是一种针对k中心优化问题的近似贪婪算法，在进行2次迭代后即可达到接近最优解的结果。 此贪婪算法的工作原理是：从任意一点开始，逐步选择最远距离的未选中点作为新的聚类中心，直到选取了所需的全部k个聚类中心为止。