MATLAB实现的多元聚类分析系统：C均值、分层聚类与贝叶斯决策算法集成

资 源 简 介

本MATLAB项目提供一套完整的无监督学习流程，用于身高体重数据的聚类分析。系统整合C均值聚类、分层聚类及贝叶斯决策算法，通过正态分布参数估计实现高效聚类划分与验证，适用于多维数据模式识别研究。

详 情 说 明

基于C均值、分层聚类与贝叶斯决策的身高体重数据聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个综合聚类分析系统，专门针对身高体重二维数据进行多算法聚类分析。系统集成了三种经典的无监督学习算法：C均值聚类算法用于初始数据划分，分层聚类算法进行层次化聚类验证，以及基于正态分布参数估计的贝叶斯决策方法进行概率建模和决策优化。通过对比分析三种方法的聚类效果，为身高体重数据的模式识别提供全面的分析视角。

功能特性

• 多算法集成：同时实现C均值聚类、分层聚类和贝叶斯决策三种聚类方法
• 参数自适应：支持自定义聚类数量K值、距离度量方式、迭代终止条件等参数
• 全面评估体系：提供轮廓系数、类内距离、类间距离等多种聚类质量评估指标
• 丰富可视化：生成散点图聚类展示、聚类边界图、层次聚类树状图等多种可视化结果
• 概率建模能力：基于正态分布参数估计，为每个聚类建立概率分布模型

使用方法

1. 数据准备：准备身高体重数据文件（.mat格式或Excel格式），确保数据为N×2矩阵格式，第一列为身高（厘米），第二列为体重（公斤）

1. 参数设置：根据分析需求设置聚类参数：

- 聚类数量K值 - 距离度量方式（欧氏距离、马氏距离等） - 迭代终止条件（最大迭代次数、收敛阈值等）

1. 运行分析：执行主程序开始聚类分析，系统将自动完成三种算法的计算和比较

1. 结果查看：查看输出的聚类标签、聚类中心坐标、评估指标以及各类可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持的数据格式：.mat文件、.xlsx/.xls文件

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，负责数据读取与预处理、三种聚类算法的参数设置与执行控制、结果评估指标的计算与比较、多种可视化图形的生成与展示，以及概率分布模型的参数估计与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块的协作运行，确保分析流程的完整性和结果的一致性。