MATLAB实现基于Mean Shift的无监督聚类分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过Mean Shift算法自动识别聚类中心，适用于多维数据的密度估计与无监督聚类。支持数据预处理、带宽优化及可视化分析，无需预设聚类数量，便于探索复杂数据分布结构。

详 情 说 明

基于Mean Shift算法的无监督聚类分析系统

项目介绍

本项目是一个基于Mean Shift算法的无监督聚类分析系统，能够自动确定聚类中心数量，实现多维数据的密度估计与聚类划分。系统采用核密度估计与梯度上升优化方法，通过Mean Shift向量迭代计算寻找数据密度峰值，无需预先指定聚类数量。该系统适用于图像分割、目标跟踪、数据挖掘等多种应用场景，提供从数据预处理到结果可视化的完整解决方案。

功能特性

• 自动聚类中心识别：基于密度峰值自动确定聚类数量，无需人工设定
• 参数优化：支持带宽参数自动优化与手动调节
• 多核函数支持：提供高斯核、Epanechnikov核等多种核函数选择
• 完整流程集成：包含数据预处理、聚类分析、结果评估全流程
• 多维可视化：支持2D/3D数据聚类结果可视化展示
• 性能评估：提供轮廓系数等聚类质量评估指标
• 多格式支持：兼容.csv、.mat、.txt等多种数据格式输入

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维数据矩阵，每行代表一个样本点的d维特征
2. 参数设置（可选）：

- 核函数类型：高斯核（默认）或Epanechnikov核 - 带宽参数：密度估计窗口大小 - 收敛阈值：中心点移动距离阈值（默认1e-5） - 最大迭代次数：防止无限迭代（默认300）

1. 运行分析：执行主程序开始聚类分析
2. 结果获取：

- 聚类标签向量：每个样本点的聚类归属 - 聚类中心矩阵：最终收敛的中心点坐标 - 迭代过程记录：中心点移动轨迹 - 可视化图表：聚类分布散点图 - 性能指标：轮廓系数、运行时间等评估数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（大数据集需更高配置）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与校验、参数配置与验证、核心Mean Shift迭代计算、基于密度的聚类中心自动识别、聚类结果标注、多种可视化图形生成以及性能指标计算与输出等全套功能，为用户提供一站式的无监督聚类分析解决方案。