MATLAB实现kMeansProjectiveClustering投影组合执行

在MATLAB开发中，kMeansProjectiveClustering是一种有效的聚类方法，用于在高维空间中执行投影组合，通过降低维度来实现数据的聚类分析。该方法的核心在于通过投影操作来识别数据中的隐含模式，使聚类结果更具可解释性。

kMeansProjectiveClustering的关键步骤

1. 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，保证数据的相对尺度一致。
2. 投影执行：通过计算数据投影组合，选择最优方向。
3. 聚类运算：在降维后的空间进行K均值聚类，生成聚类结果。

实现要点

• 使用内置的MATLAB函数kmeans，结合投影算法进行优化。
• 聚类结果需通过可视化展示，以直观地查看投影效果。