MATLAB实现基于K-means算法的UCI数据集聚类分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个针对UCI数据库中wine和heart数据集的聚类分析系统。通过K-means算法自动划分样本类别，并提供聚类效果评估，适用于数据挖掘与机器学习研究。

详 情 说 明

基于K-means算法的UCI数据集聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的聚类分析系统，专门针对UCI机器学习数据库中的wine和heart数据集进行聚类分析。系统通过K-means聚类算法自动将数据集中的样本划分为不同的类别，并提供了完整的聚类效果评估指标。系统支持数据预处理、聚类参数调优、结果可视化等功能，能够帮助用户深入理解数据的内在结构和分布特征。

功能特性

• 数据预处理：自动进行数据标准化处理，确保聚类分析的准确性
• K-means聚类：实现经典的K-means聚类算法，支持自定义聚类数量K值
• 参数调优：可设置最大迭代次数和距离度量方式（默认欧氏距离）
• 多维度评估：提供轮廓系数、簇内平方和（SSE）、Davies-Bouldin指数等多种评估指标
• 结果可视化：通过PCA降维技术生成2D/3D散点图展示聚类结果
• 统计报告：输出每个簇的样本数量、特征均值等详细统计信息

使用方法

1. 准备数据集：系统支持UCI wine数据集（178个样本，13个特征）和heart数据集（303个样本，13个特征）
2. 设置参数：指定聚类数量K值、最大迭代次数等参数
3. 运行分析：系统自动完成数据预处理、聚类计算和结果评估
4. 查看结果：获取聚类标签、聚类中心坐标、评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间处理数据集（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、聚类算法执行、结果评估分析和可视化展示等核心功能。它负责协调整个聚类分析流程，包括读取UCI数据集、进行标准化处理、运行K-means算法、计算多种评估指标，并通过降维技术生成聚类结果的可视化图表，最终输出完整的分析报告和统计信息。