K-means聚类算法原理及应用

K-means聚类算法是一种经典的基于划分的聚类算法，它将距离相近的对象划分为一类，通过调整聚类中心，最终得到独立且紧凑的簇。本文详细介绍了K-means聚类算法的原理，包括如何选择初始质心、如何计算每个点到各个质心的距离以及如何更新聚类中心。同时也介绍了K-means聚类算法的应用场景，如图像分割、客户细分等。 %数据load('iris.txt'); %初始聚类中心C = [0 0; 1 1; 1 2; 1 3]; %迭代次数设置