MATLAB实现基于MeanShift的自适应数据聚类分析工具

资 源 简 介

本项目提供完整的MeanShift聚类算法实现，支持自动确定聚类中心数量与自适应带宽选择。通过核密度估计与模态搜索技术，无需预设聚类个数即可实现高效数据分组，适用于各类数据挖掘场景。

详 情 说 明

基于MeanShift算法的自适应数据聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MeanShift聚类算法的自适应数据聚类分析系统。MeanShift是一种无需预设聚类数量的非参数聚类算法，通过核密度估计寻找数据分布中的密度峰值点作为聚类中心。系统具备完整的数据预处理、模态搜索、聚类中心自动确定和结果可视化功能，适用于探索性数据分析和模式发现任务。

功能特性

• 完整算法流程：实现核密度估计与梯度上升模态搜索的完整MeanShift流程
• 自适应聚类数量：自动确定聚类中心数量，无需人工预设聚类个数
• 带宽参数控制：支持标量带宽和自适应带宽选择，灵活控制聚类粒度
• 数据标准化预处理：自动对输入数据进行标准化处理，提升算法稳定性
• 结果可视化：提供聚类结果散点图和聚类中心轨迹可视化（支持2D/3D数据展示）

使用方法

输入参数

• 数据矩阵：N×D的数值矩阵（N为样本数，D为特征维度）
• 带宽参数：可选标量值或自适应带宽计算规则
• 收敛阈值：中心点移动距离的收敛判断阈值（默认1e-5）
• 最大迭代次数：防止无限迭代的安全参数（默认300）

输出结果

• 聚类中心：K×D矩阵（K为自动确定的聚类中心数量）
• 类别标签：N×1向量，每个样本对应的聚类编号
• 迭代信息：收敛过程数据与最终迭代次数
• 可视化图表：聚类结果散点图与聚类中心轨迹图

基本调用示例

% 加载数据 data = load('sample_data.mat'); % 设置参数 bandwidth = 0.5; convergence_threshold = 1e-5; max_iterations = 200; % 执行聚类分析 [centers, labels, iteration_info] = main(data, bandwidth, convergence_threshold, max_iterations);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持2D和3D数据可视化

文件说明

main.m文件作为系统核心入口，整合了数据标准化预处理、MeanShift核心算法执行、聚类中心合并策略以及结果可视化等完整流程。该文件实现了从数据输入到聚类结果输出的端到端处理能力，包含带宽参数自适应计算、梯度上升迭代优化、收敛判断机制和多种可视化图表生成功能。