MATLAB实现的C均值聚类算法：从模式识别理论到完整应用

资 源 简 介

本项目基于模式识别理论，独立实现了C均值聚类算法，无需依赖MATLAB内置工具箱。支持自定义聚类数目K值，完整涵盖聚类中心初始化、样本分配、中心点更新及收敛判断流程，并提供可视化功能，便于结果分析。

详 情 说 明

基于模式识别理论的C均值聚类算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了经典的C均值（K-means）聚类算法，完全基于MATLAB编程，不依赖任何内置工具箱。算法基于模式识别理论，通过迭代优化将数据样本划分为指定数量的聚类，适用于无监督学习场景下的数据分组分析。

功能特性

• 纯代码实现：独立实现核心算法，无需MATLAB统计与机器学习工具箱
• 完整流程：包含聚类中心初始化、样本分配、中心点更新、收敛判断全流程
• 参数可配置：支持自定义聚类数目K值、最大迭代次数和收敛阈值
• 过程监控：实时记录迭代过程中的目标函数值和中心点变化
• 可视化分析：提供聚类结果二维可视化及收敛曲线展示
• 鲁棒性保障：内置最大迭代次数限制，避免无限循环

使用方法

1. 准备数据：将待聚类数据整理为m×n矩阵格式（m为样本数，n为特征维度）
2. 设置参数：

- K值：根据数据特性指定聚类数量 - 最大迭代次数：建议设置100-500 - 收敛阈值：通常设置为1e-5到1e-3

1. 执行聚类：调用主函数并传入参数即可获得聚类结果
2. 结果分析：通过输出的标签向量、中心点坐标和迭代历史分析聚类效果

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算的基础环境
• 建议内存容量大于数据集大小的两倍

文件说明

主程序文件整合了完整的聚类分析流程，包含数据输入验证、聚类中心初始化策略、基于欧氏距离的样本分配机制、中心点坐标迭代更新算法、收敛条件动态判断逻辑、结果可视化生成模块以及迭代过程监控体系，实现了从数据预处理到结果输出的全链路处理能力。