K-means算法及最佳聚类数目的确定

主要内容：

Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。

本文通过计算原始数据中的：CH值、DB值、Gap值、轮廓系数，四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目，并使用K-means进行聚类，最后可视化聚类的结果。用于丰富充实论文内容

数据为excel数据，使用时替换数据集即可；

matlab代码，含有部分注释，代码逻辑清晰；

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