MATLAB光谱数据聚类与判别分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供多种聚类与判别算法，包括系统聚类、K均值、距离判别、SIMCA和kNN法，用于光谱数据的模式识别与分类。用户可根据数据类型灵活选择算法，实现高效的光谱分析。

详 情 说 明

光谱数据聚类与判别分析系统

项目介绍

本项目是一个集成多种聚类与判别算法的光谱分析工具，旨在对光谱数据进行高效的模式识别与分类。系统支持系统聚类、K均值聚类、距离判别、SIMCA法、kNN法等核心算法，用户可根据数据类型与分析需求灵活选择方法，实现光谱数据的自动分组、类别判定及模型验证。系统提供直观的可视化界面，便于用户比较不同算法的分类效果，并支持结果导出与模型参数优化。

功能特性

• 多算法集成：整合系统聚类、K均值聚类、距离判别、SIMCA、kNN等多种经典聚类与判别方法。
• 灵活参数配置：支持用户自定义算法参数（如聚类数k、距离度量方式、主成分数等）。
• 可视化分析：提供分类边界、聚类中心、性能指标（如混淆矩阵、轮廓系数）等可视化图表。
• 模型评估与优化：自动计算准确率、聚类轮廓系数等性能指标，辅助模型选择与参数调优。
• 结果导出：支持分类结果、模型参数及可视化图表的保存与导出。

使用方法

1. 数据输入：准备光谱数据矩阵（m×n，m为样本数，n为波长维度），可选标签数据（m×1）用于有监督方法。
2. 算法选择：根据需求选择聚类或判别算法，并设置相应参数（如聚类数、距离度量等）。
3. 执行分析：运行系统，生成分组结果、性能指标及可视化图表。
4. 结果导出：保存分类标签、模型参数或图表文件供后续使用。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，承担了用户交互、算法调度与结果整合的关键功能。其主要能力包括：引导用户完成数据加载与参数配置，根据用户选择的算法调用相应的聚类或判别分析模块，执行计算并生成分类结果与性能指标，同时驱动可视化组件展示分类边界、聚类中心或模型评估图表，最后提供分析结果的保存与导出选项。