MATLAB
实现基于
K均值聚类（
K-Means
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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伴随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，现实生活与各行各业对数据分析和智能决策的需求持续攀升。尤其是在医疗健康、金融行业、互联网应用和智能制造等领域，多特征数据的高效分析与分类预测已经成为推动行业智能化升级的重要手段。在这种大环境下，K均值聚类（K-Means）凭借其算法结构简单、计算速度快、易于理解和实现等优势，逐渐成为数据挖掘和机器学习领域应用最为广泛的基础性算法之一。
K均值聚类属于无监督学习方法，主要任务是将数据集按照特征的相似性划分为若干个互不重叠的簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。这种方法不仅能够帮助理解数据的内在结构，还可以辅助后续的分类和预测任务，为下游监督学习或者深度学习提供有力的数据支持和特征工程基础。在多特征场景下，每一个数据对象往往拥有多个属性和维度，这就要求聚类算法能够有效处理大量维度和复杂属性 ...