MATLAB混合蛙跳算法聚类分析与性能评估系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现混合蛙跳算法（SFLA）的聚类功能，支持多类数据集导入与预处理，提供轮廓系数、DB指数等性能评估指标计算，并生成可视化聚类结果图表，便于与经典聚类算法对比分析。

详 情 说 明

基于混合蛙跳算法（SFLA）的聚类性能评估与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于混合蛙跳算法（SFLA）的聚类性能评估与分析系统，旨在提供一套完整的聚类分析解决方案。系统实现了SFLA聚类算法，支持多种数据集的导入和处理，能够进行聚类性能评估和可视化分析，并与经典聚类算法进行对比，为用户提供全面的聚类分析报告。

功能特性

• SFLA聚类算法：实现了混合蛙跳算法的优化版本，用于高效聚类分析
• 多格式数据支持：支持.csv、.mat、.xlsx等格式的数据集导入和预处理
• 聚类性能评估：计算多种聚类有效性指标，包括轮廓系数、DB指数等
• 结果可视化：生成聚类结果散点图、收敛曲线、性能对比图等多种可视化图表
• 对比分析：与K-means等经典聚类算法进行性能对比分析
• 报告生成：输出详细的性能评估报告和图表分析

使用方法

1. 数据准备：准备符合格式要求的数据集文件
2. 参数配置：设置SFLA算法参数、聚类数目范围等
3. 运行分析：执行聚类分析过程
4. 结果查看：查看生成的聚类结果、可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 操作系统：Windows 10/Linux/macOS
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 硬盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据导入与预处理、混合蛙跳聚类算法实现、多种聚类有效性指标计算、结果可视化生成、对比算法执行以及性能报告输出。通过该文件，用户可以完成从数据加载到最终分析报告生成的全流程聚类性能评估工作。