MATLAB实现的K-均值聚类二维数据分类分析工具

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了标准K-均值聚类算法，支持随机初始化聚类中心，可对二维数据集进行自动聚类分析（k=2）。系统提供完整的可视化功能，展示聚类过程及最终结果，并输出聚类中心坐标与类别标签，适用于数据分类教学和基础分析场景。

详 情 说 明

基于K-均值聚类算法的二维数据分类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K-均值聚类算法的二维数据分类分析系统。该系统能够对输入的二维数据集进行自动聚类分析（k=2），通过迭代优化过程将数据点划分为两个簇，并提供完整的可视化分析和评估指标输出。系统采用欧几里得距离度量，支持随机初始化聚类中心，并包含收敛判断机制确保算法稳定性。

功能特性

• 标准K-均值算法实现：完整实现经典K-均值聚类算法，支持随机初始化聚类中心
• 自动聚类分析：针对二维数据集进行自动聚类（固定k=2）
• 可视化展示：动态显示聚类过程和最终结果，包括散点图和聚类中心标记
• 完整输出信息：提供聚类中心坐标、数据点类别标签等关键信息
• 性能评估：计算并显示簇内平方和（WCSS）等评估指标
• 参数可配置：支持设置最大迭代次数和收敛阈值参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备N×2维的数值矩阵，每行代表一个数据点的(x,y)坐标
2. 运行主程序：执行主程序文件开始聚类分析
3. 参数设置：可选的参数包括最大迭代次数（默认100）和收敛阈值（默认1e-6）
4. 查看结果：系统将输出聚类标签、中心坐标、WCSS值，并显示收敛曲线和聚类结果图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基础MATLAB工具箱（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了数据读取、算法执行、结果输出和可视化展示等核心功能。具体实现了K-均值聚类算法的完整流程，包括距离计算、簇分配、质心更新等关键步骤，同时负责生成聚类结果的可视化图表和性能评估指标的计算与展示。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保聚类分析过程的顺利执行。