MATLAB实现K均值聚类算法的数据分类与可视化教学项目

资 源 简 介

本项目提供完整的K均值聚类算法实现，涵盖数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化及结果可视化全流程。支持自定义聚类数量与数据输入，适合机器学习初学者学习聚类算法原理与应用。

详 情 说 明

基于K均值聚类算法的数据分类与可视化教学实例

项目介绍

本项目是一个面向机器学习初学者的K均值聚类算法教学实例。通过完整的算法实现流程，展示了从数据预处理到聚类结果可视化的全部环节。项目采用MATLAB语言开发，提供了直观的交互界面和详细的输出分析，帮助用户深入理解聚类算法的核心原理与实现细节。

功能特性

• 完整算法实现：包含K均值聚类的完整流程，涵盖数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化等核心步骤
• 灵活数据输入：支持多种格式的数值型矩阵数据（.csv, .mat文件），适配不同数据源需求
• 交互式参数设置：支持用户自定义聚类数量K值，便于比较不同聚类效果
• 多维可视化：提供二维/三维散点图展示，支持PCA降维技术处理高维数据
• 全面分析报告：生成包含SSE、轮廓系数等指标的聚类质量评估报告
• 过程监控：输出迭代过程收敛曲线，直观展示算法优化过程

使用方法

1. 数据准备：准备N×M格式的数值型矩阵数据文件（N为样本数，M为特征维度）
2. 参数设置：运行程序后根据提示输入聚类数量K值
3. 执行聚类：程序自动完成数据标准化、聚类计算和结果分析
4. 结果查看：获取聚类标签、聚类中心坐标及各类可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括数据读取与预处理模块、聚类算法执行引擎、可视化图形生成系统以及分析报告输出组件。具体整合了用户交互接口、数据标准化处理、聚类中心初始化策略、迭代优化循环控制、多维数据投影转换、聚类质量指标计算和图形化结果展示等关键功能模块，确保整个聚类分析流程的完整性和教学演示的清晰度。