基于MATLAB的交互式K-means聚类数据可视化系统

资 源 简 介

该项目实现了一个交互式K-means聚类演示系统，支持自定义数据集生成与导入，提供2D/3D动态聚类过程可视化。用户可调整参数并实时观察迭代效果，适用于教学演示与算法理解。

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

本项目实现了一个交互式的K-means聚类算法演示系统，通过直观的可视化界面展示聚类算法的完整执行过程。系统支持用户自定义数据集和算法参数，能够动态显示聚类迭代过程，并提供多种评估指标来分析聚类效果。该系统旨在帮助用户深入理解K-means聚类算法的工作原理和性能特性。

功能特性

• 灵活的数据输入：支持导入.mat文件、CSV格式数据集，或使用内置数据生成器创建高斯分布、环形分布等模拟数据集
• 多维数据可视化：提供2D和3D数据可视化支持，清晰展示数据分布和聚类结果
• 交互式参数设置：允许用户自定义聚类数量k（2-10）、最大迭代次数、距离度量方式等关键参数
• 多种初始化方法：支持随机初始化和K-means++两种聚类中心初始化策略
• 动态过程展示：实时显示K-means聚类迭代过程，包括簇中心移动和样本重新分配
• 全面的结果分析：提供轮廓系数、簇内距离平方和（SSE）等多种聚类质量评估指标
• 详细结果输出：生成聚类标签、中心坐标、收敛曲线等完整的数值和图形化结果

使用方法

1. 数据准备：选择内置数据生成器创建数据集，或导入外部数据文件
2. 参数配置：设置聚类数量、最大迭代次数、距离度量方法和初始化方式
3. 执行聚类：启动算法执行，观察动态聚类过程
4. 结果分析：查看最终聚类效果图和各项评估指标
5. 结果导出：保存聚类结果和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心交互逻辑和功能集成，包括用户界面构建、数据输入处理、算法参数配置、K-means聚类执行、可视化展示生成以及结果分析输出等完整流程。该文件协调各个功能模块的工作，确保用户能够通过统一的图形界面完成从数据准备到结果分析的全部操作。