【Matlab】MATLAB教程：聚类分析kmeans及实战应用（基于kmeans(data,3)）

张开发
• 2026/4/22 10:32:10 • 15 分钟阅读

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【Matlab】MATLAB教程：聚类分析kmeans及实战应用（基于kmeans(data,3)）
MATLAB教程：聚类分析kmeans及实战应用（基于kmeans(data,3)）本文基于MATLAB R2020b版本编写（兼容R2018及以上所有版本），聚焦数据分析、机器学习领域最常用的无监督聚类算法——K均值聚类（kmeans）。核心围绕MATLAB内置kmeans函数，以最典型的调用形式kmeans(data,3)为核心案例，打破“聚类分析抽象、实操复杂”的壁垒，从理论铺垫、函数详解、基础案例到实战应用，层层递进、重点突出。全文严格控制字数在5000字左右，杜绝冗余表述，所有代码均经过实测验证，可直接复制运行，兼顾新手入门与工程实战需求，帮助读者快速掌握kmeans函数的用法，轻松实现数据分类与聚类。一、核心基础：kmeans聚类的理论铺垫（新手必看）K均值聚类（K-means Clustering）是一种无监督机器学习算法，核心目标是将给定的m×n阶数据集data（m个样本、n个特征），根据样本间的相似性（距离），自动划分为K个互不重叠的簇（Cluster），使得同一簇内的样本相似度最高，不同簇间的样本相似度最低。与监督学习不同，kmeans聚类无需提前标注样本标签，仅通过数据本身的分布规律，即可完成自动分类与聚类，是数据探索、数据分类、异常检测等场景的核心工具。在学习MATLAB中kmeans(data,3)函数实操前，需先掌握其核心原理、逻辑的核心，明确“聚类的本质是什么”“kmeans(data,3)中3的含义”，为后续实操奠定基础。1.1 kmeans聚类的核心定义与核心逻辑对于m×n阶数据集矩阵data（m为样本数，n为特征数），kmeans聚类的核心是“划分簇群、最小化簇内误差”，其中kmeans(data,3)表示将数据集da

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