MATLAB光谱数据分析工具箱：聚类与判别模型集成系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发光谱数据分析工具箱，集成聚类与判别模型两大核心模块。支持系统聚类等无监督分类方法，并提供有监督分类功能，专门解决光谱数据的模式识别问题。

详 情 说 明

基于聚类与判别模型的光谱数据分析系统

项目介绍

本项目是一个集成多种光谱分析方法的MATLAB工具箱，专门用于解决光谱数据的模式识别问题。系统采用多元统计分析技术和模式识别算法，提供从数据预处理到模型训练再到结果可视化的完整解决方案。核心功能包含无监督学习的聚类分析与有监督学习的判别分析两大模块，支持五种经典算法，为光谱数据的分类与模式发现提供强有力的工具支持。

功能特性

• 双核心分析模块：聚类分析模块（无监督分类）与判别分析模块（有监督分类）
• 五大经典算法支持：

- 聚类分析：系统聚类（层次聚类）、K均值聚类 - 判别分析：距离判别、SIMCA（相似类建模）、k近邻（kNN）

• 完整数据处理流程：数据预处理、模型训练、性能评估、结果可视化
• 丰富的预处理选项：基线校正、归一化、平滑处理等
• 全面的输出结果：

- 聚类/分类结果标签 - 模型性能指标（准确率、混淆矩阵、聚类质量评估） - 可视化图表（光谱分类图、聚类树状图、主成分投影图） - 模型参数报告（特征权重、判别函数系数、类中心坐标）

使用方法

输入数据格式

• 光谱矩阵：n×p维数值矩阵（n为样本数，p为波长点数）
• 参考标签（可选）：n×1维分类变量，用于有监督学习方法
• 参数设置：聚类数k、距离度量方式、标准化要求等
• 预处理选项：基线校正、归一化、平滑处理等

基本操作流程

1. 准备光谱数据矩阵及相关参数
2. 选择分析方法（聚类或判别）
3. 配置算法参数和预处理选项
4. 执行分析并获得结果
5. 查看性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（用于数据预处理功能）
• 至少4GB内存（建议8GB以上以处理大规模数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了光谱数据的完整分析流程。它负责协调数据预处理、算法选择、模型训练与评估等关键环节，提供统一的用户接口来调用不同的聚类与判别分析方法，并生成相应的分类结果、性能指标和可视化输出。该文件作为系统的中枢控制器，确保各模块间的数据流转与功能协同。