基于EM算法的MATLAB高效聚类工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一个基于期望最大化（EM）算法的高效聚类分析工具，支持多维数据的高斯混合模型拟合。通过迭代优化参数，自动识别数据中的聚类结构，并提供可视化功能，适用于数据挖掘与模式识别任务。

详 情 说 明

基于EM算法的MATLAB高效聚类工具箱

项目介绍

本项目实现了一个基于期望最大化（EM）算法的高效聚类分析工具，专门针对多维数据集进行高斯混合模型拟合。该程序通过迭代优化模型参数，自动识别数据中的潜在聚类结构，在保持算法准确性的同时显著提升运算效率，适用于中等规模的数据集分析。

功能特性

• 核心算法：采用期望最大化算法进行高斯混合模型参数估计
• 自适应聚类：支持用户自定义聚类数量，自动识别数据分布特征
• 高效优化：经过算法优化处理，大幅提升计算效率
• 可视化分析：提供多种可视化图表，包括聚类结果散点图（支持2D/3D显示）、概率分布曲面图
• 参数可调：支持最大迭代次数、收敛阈值、初始参数设置等可选参数配置

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵，其中n为样本数量，d为特征维度
2. 聚类数量：正整数，指定期望的聚类个数
3. 可选参数：包括最大迭代次数、收敛阈值、初始参数设置等

输出结果

1. 聚类标签：n×1向量，每个样本对应的聚类编号
2. 模型参数：包含各高斯分量的均值向量、协方差矩阵和混合系数
3. 收敛信息：迭代过程记录、最终似然值、收敛状态指示
4. 可视化图表：聚类结果散点图（支持2D/3D显示）、概率分布曲面图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的EM聚类分析流程，包括数据预处理、模型参数初始化、期望步骤和最大化步骤的迭代执行、收敛判断以及结果可视化。该文件整合了高斯混合模型拟合的核心计算逻辑，能够根据输入数据自动进行聚类分析并生成详细的输出报告和图形化结果。