MATLAB实现的K-means聚类数据可视化演示系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台开发，完整实现了K-means聚类算法流程，支持二维/三维数据的动态可视化展示。用户可通过交互界面调整聚类数量K值，系统实时显示聚类效果及评估指标（如轮廓系数、簇内距离），适用于数据挖掘教学与算法演示。

详 情 说 明

基于K-means聚类算法的数据可视化演示系统

项目介绍

本项目是一个集成了K-means聚类算法与交互式可视化功能的演示系统。系统旨在通过直观的图形界面，完整展示K-means聚类算法的执行流程与效果，支持用户动态调整参数并实时观察聚类结果的变化。系统适用于数据分析教学、算法验证和聚类结果探索等场景。

功能特性

• 完整算法流程演示：实现K-means聚类算法的初始化、迭代优化和收敛判定全过程
• 多维数据可视化：支持二维/三维数据的聚类结果散点图展示，不同簇以颜色区分
• 交互式参数设置：提供图形化界面用于设置聚类数量K、最大迭代次数、距离度量方式等参数
• 聚类效果评估：实时计算并显示轮廓系数、簇内平方和等评估指标
• 灵活数据输入：支持生成高斯分布、环形分布等模拟数据集，并可导入外部CSV、MAT格式数据文件
• 动态迭代演示：以动画形式展示聚类中心移动和样本分配的变化过程
• 结果导出功能：支持将聚类标签、中心点坐标等结果保存为MAT或CSV格式文件

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 数据准备：选择生成模拟数据集或导入外部数据文件（支持2D/3D点集）
3. 参数配置：通过界面控件设置聚类数量、迭代参数和距离度量方式
4. 执行聚类：点击运行按钮开始聚类过程，系统将动态显示迭代进度
5. 结果分析：查看最终聚类可视化结果和评估指标，可对比不同参数下的聚类效果
6. 结果导出：将聚类结果保存为文件以供后续分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡（用于3D可视化）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑与用户交互功能，具体包括：图形用户界面的初始化与布局构建、各类回调函数的集成管理、数据导入与预处理流程的调度、聚类算法执行与可视化渲染的协调控制、评估指标计算与结果显示的逻辑处理，以及结果导出功能的统一管理。该文件作为系统的主要入口点，将各功能模块有机整合为完整的操作流程。