MATLAB实现的k均值聚类算法与可视化工具

资 源 简 介

本项目提供完整的k均值聚类算法MATLAB实现，支持数据预处理、聚类中心随机初始化、迭代优化及结果可视化。用户可自定义聚类数量k，算法基于欧氏距离自动计算并更新聚类中心至收敛，适用于多维数据聚类分析。

详 情 说 明

基于欧氏距离的k均值聚类算法实现与可视化

项目介绍

本项目是一个完整的k均值聚类算法实现，专注于使用欧氏距离作为相似性度量。算法包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和结果可视化全流程，支持用户自定义聚类数量，并提供聚类效果评估与直观的可视化展示。

功能特性

• 完整算法实现：从数据预处理到最终聚类结果输出的完整流程
• 高效距离计算：采用向量化技术优化欧氏距离计算过程
• 智能迭代优化：自动更新聚类中心直至满足收敛条件
• 多维可视化：支持二维和三维数据的聚类结果可视化
• 性能评估：提供轮廓系数、聚类内方差等多种评估指标
• 参数灵活配置：支持自定义聚类数量、最大迭代次数和收敛阈值

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：M×N维数值矩阵，包含M个样本，每个样本N个特征
2. 聚类数量k：正整数，指定期望的聚类数目
3. 最大迭代次数（可选）：防止无限循环，默认值为200次
4. 收敛阈值（可选）：中心点移动距离阈值，默认值为1e-4

输出结果

1. 聚类标签向量：每个样本对应的聚类编号（1×M向量）
2. 最终聚类中心坐标：k个聚类中心的坐标（k×N矩阵）
3. 迭代历史记录：每次迭代的聚类中心位置变化情况
4. 聚类效果可视化图：不同聚类用不同颜色标注的散点图
5. 算法性能指标：包括轮廓系数、聚类内方差等评估参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox（用于部分评估指标计算）
• 支持二维和三维绘图功能

文件说明

主程序文件实现了k均值聚类算法的核心逻辑，包括数据输入验证、聚类中心随机初始化、基于欧氏距离的样本分配、聚类中心迭代更新、收敛条件判断、结果评估指标计算以及聚类结果的可视化展示功能。该文件整合了算法的完整流程，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。