MATLAB实现的模糊C均值聚类智能数据分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了完整的模糊C均值聚类系统，支持多维数据聚类分析、隶属度计算与聚类数目自动优化。通过10个模块化函数实现高效可扩展的聚类流程，适用于数据挖掘与模式识别场景。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类的智能数据分类系统

项目介绍

本项目基于模糊C均值聚类（FCM）算法，构建了一个功能完整的智能数据分类系统。系统采用MATLAB语言实现，通过模糊逻辑理论和迭代优化算法，能够对多维数据进行模糊聚类分析。该系统不仅能够输出每个数据点属于各个聚类的隶属度，还支持聚类数目的自动优化选择，并提供了丰富的聚类结果可视化展示功能。

功能特性

• 完整的FCM算法实现：包括数据预处理、聚类中心初始化、隶属度矩阵更新和迭代优化过程
• 自适应聚类数目选择：通过聚类有效性指标分析自动确定最优聚类数目
• 全面的结果输出：包括聚类中心坐标、隶属度矩阵和多种聚类质量评估指标
• 丰富的可视化功能：提供散点图、隶属度分布图和收敛曲线等多种图表展示
• 良好的扩展性：模块化设计便于功能扩展和算法改进

使用方法

1. 准备输入数据（支持.csv和.mat格式）
2. 运行主程序
3. 查看生成的聚类结果和可视化图表
4. 分析聚类质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持Windows/Linux/Mac操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、模糊聚类分析、聚类数目优化、结果评估与可视化等完整流程。具体涵盖数据格式检查与缺失值处理、模糊C均值聚类的迭代计算、基于有效性指标的聚类数目自动确定、聚类结果的多种质量评估，以及最终结果的可视化展示功能。