MATLAB聚类分析工具箱：K均值与K中心点算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典K均值聚类与改进的K中心点算法，支持自定义聚类数K，提升对异常值的鲁棒性。提供可视化对比与聚类评估功能，适用于数据分组与模式识别研究。

详 情 说 明

基于K均值与K中心点聚类的数据分组分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K均值聚类与K中心点聚类的数据分组分析系统。系统提供两种经典的聚类算法实现，支持多种距离度量方式和评估指标，能够自动推荐最优聚类数量，并通过可视化界面直观展示聚类结果和算法对比分析。适用于数据挖掘、模式识别等领域的数据分组分析任务。

功能特性

核心算法实现

• 经典K均值聚类算法：基于距离的快速聚类方法，支持用户自定义聚类数量K
• 改进K中心点聚类算法：增强对异常数据的鲁棒性，提高聚类稳定性

分析功能

• 可视化对比分析：并行展示两种算法的聚类效果和收敛过程
• 聚类质量评估：计算类内相似度、类间差异度等评估指标（SSE、轮廓系数等）
• 最优K值推荐：自动分析并提供最佳聚类数量建议

技术特色

• 多种距离度量：支持欧几里得距离、曼哈顿距离等度量方式
• 灵活参数配置：可调节最大迭代次数、初始中心点选择策略等参数
• 多维数据支持：兼容2D/3D数据可视化显示

使用方法

数据输入

1. 准备数值型数据矩阵（n×m维，n个样本，m个特征）
2. 指定聚类数量K（正整数）
3. 可选设置：最大迭代次数、距离度量方式、初始中心点策略

运行分析

执行主程序文件启动分析流程，系统将自动完成：

• 数据预处理和参数验证
• 双算法并行聚类计算
• 结果评估和可视化生成

输出结果

• 聚类标签向量（每个样本的类别编号）
• 聚类中心点坐标矩阵
• 迭代收敛曲线图
• 聚类评估报告（包含SSE、轮廓系数等指标）
• 2D/3D聚类散点图对比展示

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 存储空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、聚类算法参数配置、K均值与K中心点双算法执行引擎、结果评估指标计算、最优聚类数量自动推荐机制以及多维可视化展示界面。该文件作为系统入口，协调各功能模块的工作流程，确保聚类分析的完整执行。