MATLAB谱聚类与K-means对比分析系统

资 源 简 介

该项目实现完整的谱聚类算法，包含相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵计算、特征向量提取和K-means聚类模块。通过对比传统K-means与谱聚类在非线性可分数据集上的表现，验证谱聚类处理复杂结构的优势。

详 情 说 明

基于谱聚类与K-means对比分析的MATLAB聚类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的谱聚类算法系统，并与传统K-means算法进行对比分析。系统包含相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵计算、特征向量提取和K-means聚类四个核心模块，专门设计用于验证谱聚类在处理非线性可分数据集上的优越性。通过可视化展示和量化指标评估，为用户提供直观的算法性能对比。

功能特性

• 完整谱聚类实现：包含相似度矩阵构建（高斯核函数）、拉普拉斯矩阵计算、特征分解和最终聚类全流程
• 多算法对比：支持谱聚类与K-means算法的并行执行与结果对比
• 全面性能评估：提供轮廓系数、聚类准确率（需真实标签）等量化指标
• 丰富可视化：生成原始数据分布图、聚类结果对比图、特征值分布图等多种图表
• 参数灵活配置：支持聚类数目k、高斯核参数σ、最大迭代次数等关键参数自定义设置

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维的样本数据矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 参数设置：在主程序中设置聚类数目k、高斯核参数σ、最大迭代次数等参数
3. 可选输入：如有真实标签数据，可输入用于聚类准确率计算
4. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成两种算法的聚类分析
5. 结果查看：获取聚类标签向量、性能指标数据和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵特征分解、特征空间降维聚类、K-means算法对比执行、聚类结果可视化生成以及多种性能指标计算评估等核心功能模块，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。