MATLAB多源数据关联分析系统：基于相似性度量的智能匹配解决方案

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多源数据的智能关联匹配功能，通过相似性度量模型自动识别跨数据集的关联记录。系统支持数值、文本及时序等混合数据类型，可处理缺失与不一致数据，提升数据分析效率。

详 情 说 明

基于相似性度量的多源数据关联分析系统

项目介绍

本项目实现多源数据的智能关联匹配功能，通过建立数据间的相似性度量模型，自动识别不同数据集中的关联记录。系统支持多种数据类型（数值型、文本型、时序数据等）的混合关联分析，能够处理数据缺失和不一致情况，并提供关联置信度评估。该系统可广泛应用于数据集成、信息融合、跨库检索等场景。

功能特性

• 多源数据支持：兼容结构化数据（CSV/Excel）、文本数据（TXT/日志）和时序数据（.mat/.csv）
• 智能数据预处理：自动处理缺失值、数据标准化和特征编码
• 混合相似性度量：集成欧氏距离、余弦相似度、Jaccard系数等多种相似性算法
• 高级分析功能：支持K-means、DBSCAN聚类分析和Apriori关联规则挖掘
• 可视化分析：提供关联矩阵、聚类图谱等多种结果可视化方式
• 质量评估：自动生成包含准确率、召回率等指标的关联质量报告

使用方法

1. 数据准备：将待分析的数据文件放置于指定数据目录
2. 参数配置：根据需要修改配置文件中的算法参数和数据类型设置
3. 执行分析：运行主程序启动关联分析流程
4. 结果查看：在输出目录查看生成的关联结果和可视化图表
5. 结果导出：支持将关联结果导出为Excel或MAT格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux Ubuntu 16.04+、macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少8GB RAM（处理大规模数据集建议16GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据加载与预处理、多模态特征提取、相似性矩阵计算、关联匹配优化、聚类分析与规则挖掘、结果可视化生成以及性能评估报告输出等关键功能模块，通过协调各算法组件完成从原始数据到关联分析结果的全流程自动化处理。