MATLAB实现的K-means聚类多维数据自动分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的K-means聚类解决方案，支持多维数据自动分类。包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化及结果评估模块，支持自定义K值与自动最优K值选择功能，适用于数据挖掘与模式识别任务。

详 情 说 明

基于K-means聚类的多维数据自动分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-means聚类算法系统，能够对多维数据集进行自动聚类分析。系统集成了数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化、聚类结果评估等核心模块，支持用户自定义聚类参数，并提供了自动选择最优K值功能。通过可视化展示，用户可以直观地观察聚类效果和分析结果。

功能特性

• 完整算法实现：实现标准K-means聚类算法，支持多种距离度量方式
• 自动K值选择：集成肘部法则（Elbow Method）自动确定最佳聚类数量
• 多维数据支持：能够处理任意维度的数值型数据集
• 灵活参数配置：支持自定义聚类数量、最大迭代次数等参数
• 全面结果评估：提供轮廓系数、簇内平方和等多种评估指标
• 丰富可视化：支持2D/3D聚类结果展示和肘部法则曲线绘制

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：m×n的数值矩阵，m为样本数量，n为特征维度
2. 聚类数量K：正整数，指定聚类数目（可选，支持自动选择）
3. 最大迭代次数：正整数，控制算法迭代上限（默认500）
4. 距离度量方式：支持'euclidean'（欧氏距离）、'cityblock'（曼哈顿距离）等

输出结果

1. 聚类标签：m×1的整数向量，表示每个样本的聚类归属
2. 聚类中心：K×n的矩阵，每个聚类的中心点坐标
3. 迭代信息：包含实际迭代次数和质心变化距离
4. 评估指标：轮廓系数、簇内平方和等聚类质量参数
5. 可视化图表：聚类结果散点图（2D/3D）和肘部法则曲线图

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以上处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据读取与预处理模块、聚类参数配置接口、K-means算法执行引擎、聚类质量评估体系以及结果可视化组件。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整流程，支持手动指定K值和自动优化两种工作模式，并生成详细的聚类分析报告和图形化展示。