MATLAB KFCM聚类分析与可视化系统

资 源 简 介

本项目封装了核模糊C均值聚类（KFCM）算法，提供标准化参数接口，支持多维数据自动聚类与可视化分析，可快速生成隶属度矩阵与聚类中心，适用于数据挖掘与模式识别研究。

详 情 说 明

基于KFCM算法的数据聚类分析与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个经典核模糊C均值聚类算法（KFCM）的封装调用系统。通过预置优化后的KFCM函数模块，用户只需输入标准化参数即可完成数据聚类分析。系统支持多维数据处理，自动计算最佳聚类中心，生成隶属度矩阵，并提供聚类结果可视化功能。适用于模式识别、图像分割、数据挖掘等领域的聚类分析任务。

功能特性

• 核心算法实现：采用核模糊C均值聚类算法（KFCM），结合径向基核函数映射技术
• 参数优化配置：支持聚类数目、模糊系数、核参数等关键参数的自定义设置
• 多维数据处理：能够处理n×d维数值矩阵，适应不同特征维度的数据集
• 智能聚类分析：自动计算最佳聚类中心，优化隶属度矩阵计算
• 丰富输出结果：提供聚类中心矩阵、隶属度矩阵、目标函数收敛曲线等完整分析结果
• 可视化展示：支持2D/3D聚类结果散点图显示，直观展示聚类效果
• 质量评估：内置聚类有效性指数（如Xie-Beni指数）评估聚类质量

使用方法

输入参数说明

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 聚类数目：正整数（建议范围2-10）
3. 模糊系数：大于1的实数（默认值2.0）
4. 核参数：核函数宽度参数（正实数）
5. 最大迭代次数：正整数（默认100）
6. 收敛阈值：小正数（默认1e-5）

输出结果

1. 聚类中心矩阵：c×d维矩阵（c为聚类数）
2. 隶属度矩阵：n×c维模糊隶属度矩阵
3. 目标函数值：迭代过程中的目标函数收敛曲线
4. 聚类标签：每个样本的硬聚类分配结果
5. 可视化图表：聚类结果散点图（支持2D/3D显示）
6. 质量评估指标：聚类有效性指数（如Xie-Beni指数）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理、参数配置、KFCM算法执行、结果分析和可视化展示等完整流程。该文件实现了从数据输入到结果输出的全自动处理，用户可通过简单修改参数配置即可完成不同的聚类分析任务，同时提供聚类过程监控和结果质量评估功能。