MATLAB实现的GDEM集群识别与珍珠链可视化分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，利用GDEM算法对多维数据集进行集群检测和密度分析，量化集群间的空间距离与密度关联性，并通过创新的珍珠链可视化技术直观展示集群远近关系，适用于数据挖掘与模式识别研究。

详 情 说 明

基于GDEM的集群远近关系识别及珍珠链可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一套基于GDEM（全局密度估计模型）的集群分析系统，能够对多维数据集进行集群检测和密度分析，量化集群间的空间关系，并通过创新的珍珠链可视化技术直观展示集群远近关系。系统提供交互式界面，支持用户灵活调整参数，探索不同聚类层次下的数据内在结构。

功能特性

• 集群检测与密度分析：采用GDEM算法自动识别数据中的密集区域和集群结构
• 关系量化分析：计算集群间的空间距离矩阵和密度关联强度指标
• 珍珠链可视化：通过珍珠大小表示集群密度，链长表示集群距离的动态可视化
• 交互式探索：支持参数实时调整，包括密度阈值、邻域半径、珍珠大小等
• 多维度输出：提供集群标签、关系报告、统计指标等全面分析结果

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维数值矩阵文件（CSV格式），首行为特征名
2. 参数设置：配置GDEM参数（密度阈值、邻域半径等）和可视化参数
3. 执行分析：运行系统进行集群识别和关系分析
4. 结果查看：查看集群分配结果、关系分析报告和珍珠链可视化图
5. 交互调整：通过界面调整参数重新分析，探索不同聚类粒度

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（推荐8GB以上）
• 支持交互式图形显示

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据加载与预处理、GDEM聚类算法执行、集群间距离与关联强度计算、珍珠链可视化图形生成以及交互式参数调整界面的管理。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整分析链路。