MATLAB实现的IRIS数据集分解聚类分析系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现分解聚类算法，对IRIS鸢尾花数据集进行多类别聚类分析。系统自动将150个样本划分为3个簇，提供聚类效果评估指标，并支持聚类结果与真实分类的可视化对比。

详 情 说 明

基于分解聚类算法的IRIS鸢尾花数据集多类别聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了分解聚类算法对经典IRIS鸢尾花数据集的无监督聚类分析。系统能够自动将150个样本划分为3个簇，支持K-means、K-medoids等算法的切换，并提供全面的聚类性能评估与可视化分析。通过对比聚类结果与真实类别标签，有效验证聚类算法的有效性。

功能特性

• 多算法支持：集成K-means、K-medoids等主流分解聚类算法
• 性能评估：提供轮廓系数、调整兰德指数(ARI)、聚类准确率等多维度评估指标
• 可视化分析：

- 特征空间投影散点图（聚类结果着色） - 真实类别与聚类结果对比图 - 簇中心特征雷达图

• 标准数据接口：支持内置数据集和外部文件加载两种输入方式

使用方法

1. 运行主程序文件启动聚类分析系统
2. 选择使用的聚类算法（默认K-means）
3. 系统自动加载IRIS数据集并执行聚类分析
4. 查看控制台输出的聚类结果和性能指标
5. 分析生成的可视化图表评估聚类效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件承担系统核心功能的集成与调度，具体实现了数据加载与预处理、聚类算法执行与参数配置、聚类结果计算与中心点提取、多种性能指标的综合评估分析，以及生成多维度可视化图表用于结果展示与对比分析。