Matlab中的最远点采样改进K-means算法

Matlab中的最远点采样改进K-means算法

最远点采样（Farthest Point Sampling）是一种在聚类算法中常用的方法，它用于选择初始聚类中心点。在K-means聚类算法中，初始聚类中心的选择对最终聚类结果有很大的影响。本文将介绍如何在Matlab中基于最远点采样改进K-means算法，并提供相应的源代码。

K-means算法是一种常用的聚类算法，它将样本分为K个簇，并通过最小化簇内样本与簇中心的平方距离来实现聚类。K-means算法的性能受初始聚类中心的选择影响较大。传统的K-means算法通常使用随机选择的初始聚类中心，但这种方法容易陷入局部最优解。

最远点采样改进K-means算法通过选择距离已选中聚类中心最远的样本作为新的聚类中心，从而改善了初始聚类中心的选择。算法的具体步骤如下：

1. 从样本集中随机选择一个样本作为第一个聚类中心。

2. 对于剩余的样本，计算每个样本与已选中聚类中心的最短距离，选择距离最远的样本作为新的聚类中心。

3. 重复步骤2，直到选择了K个聚类中心。

4. 使用选定的聚类中心进行K-means聚类算法。

下面是基于Matlab实现的最远点采样改进K-means算法的源代码：

function [centroids, assignments] =