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一、简介

K均值聚类（Kmeans）算法是无监督聚类算法的代表之一，其核心思想是将相似的样本自动归类到同一个类别中。由于监督算法的输入数据没有对应的标签，聚类任务旨在通过将数据集划分为若干子集，每个子集称为一个簇来揭示数据的内在结构。此外，聚类还可以作为分类任务的前处理步骤。

尽管Kmeans算法简单易懂且效果显著，但确定合适的K值以及初始类簇中心点对聚类效果至关重要。为此，研究者们提出了各自有效的解决方案，且新的改进算法不断涌现。尽管MATLAB、Python等工具箱提供了便捷的Kmeans函数，但在进行原型设计时，开发者常需要编写自定义Kmeans函数，以更深入理解算法运行机制。

二、源代码

以下为MATLAB实现的Kmeans算法GUI界面代码，适用于2D和3D数据集：

function varargout = k_means_gui(varargin)    % 初始化界面状态    gui_Singleton = 1;    gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...        'gui_Singleton', gui_Singleton, ...        'gui_OpeningFcn', @k_means_gui_OpeningFcn, ...        'gui_OutputFcn', @k_means_gui_OutputFcn, ...        'gui_LayoutFcn', [], ...        'gui_Callback', []);    if nargin & ischar(varargin{1})        gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});    endif    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});    else        gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});    endfunction k_means_gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)    % 初始化变量    global dim;    global means;    global result;    global step;    global processing;    global dist;    global intialization;        result = 0;    step = 0;    processing = 0;    dist = 'SquaredEuclidean';    intialization = 'kmeans++';        % 设置默认参数    set(handles.number, 'String', num2str(500));    set(handles.dispersion, 'String', num2str(2));    set(findobj('tag', 'dimension2'), 'Value', 1);    set(findobj('tag', 'dimension3'), 'Value', 0);    set(findobj('tag', 'numberofsort'), 'Value', 1);    set(findobj('tag', 'intialization'), 'Value', 0);    set(handles.sortedit, 'String', num2str(4));    set(handles.cenini, 'String', '1,2;2,4;3,5;4,5;');    set(handles.iterativenumber, 'String', num2str(4));    set(handles.dimension, 'String', '');    set(handles.distancetype, 'String', '');    set(handles.numbersort, 'String', '');    set(handles.iterativetime, 'String', '');    set(handles.sorttype, 'String', '');        dim = '2D';    means = 'Kmeans++';        % 更新状态    handles.output = hObject;    guidata(hObject, handles);        % 等待用户响应    uiwait(handles.figure1);function varargout = k_means_gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)    % 提取输出结果    varargout{1:nargout} = handles.output;function centroidedit_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 方法为空，因为无需用户交互function number_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 提取输入值    number = str2double(get(hObject, 'String'));function dispersion_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 提取输入值    dispersion = str2double(get(hObject, 'String'));function dimension2_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 更新维度参数    if get(gcbo, 'Value') == 1        set(findobj('tag', 'dimension3'), 'Value', 0);        dim = '2D';    endfunction dimension3_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 更新维度参数    if get(gcbo, 'Value') == 1        set(findobj('tag', 'dimension2'), 'Value', 0);        dim = '3D';    endfunction generate_Callback(hObject, eventdata, handles)    % 生成数据集    global dim;    global X;    global number;    global dispersion;    global means;        number = str2num(get(handles.number, 'String'));    dispersion = str2num(get(handles.dispersion, 'String'));        if ~isempty(dim) && dim ~= '2D' && dim ~= '3D'        error('请输入有效的维度值');    end        if ~strcmp(means, 'Kmeans++') && ~strcmp(means, 'random')        error('请选择合适的初始化方法');    end

三、运行结果

运行完毕后，您可以查看以下内容：

四、备注

版本：2014a

如需完整代码或进一步代写，请联系邮箱QQ:912100926