基于MATLAB的光谱数据聚类分析与判别识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供光谱数据的综合聚类与判别分析功能，集成了系统聚类、K均值、距离判别、SIMCA及kNN等多种方法。用户可选择预处理后的光谱数据进行无监督分类或模式识别，适用于化学计量、材料分析等领域。

详 情 说 明

基于光谱数据的聚类分析与判别识别系统

项目介绍

本项目是一个针对光谱分析的专业工具集，实现了多种无监督和监督学习方法。系统能够对输入的光谱数据进行预处理，并依据分析需求选择聚类（如K-means、系统聚类）或判别（如SIMCA、距离判别、kNN）等方法进行类别分析。系统可输出可视化分类结果、分类准确率评价指标和模型参数报告，为光谱数据的分辨和识别提供全面支持。

功能特性

• 数据预处理：对原始光谱数据进行标准化、去噪等预处理操作
• 聚类分析：提供K-means聚类、系统聚类等无监督分类方法
• 判别分析：集成SIMCA法、距离判别、kNN等有监督分类方法
• 结果可视化：生成散点图、聚类树状图、类中心光谱图等直观结果
• 性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵等评价指标
• 模型报告：提供类中心、判别函数系数等模型参数详情

使用方法

1. 数据准备：准备结构化的光谱数据矩阵（n×m形式，n为样本数，m为波长点数），可选准备训练样本的类别标签向量
2. 运行分析：执行主程序，根据提示选择分析方法及参数设置
3. 结果查看：查看生成的分类结果图、准确率指标和模型参数报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 信号处理工具箱（用于光谱预处理）

文件说明

主程序文件整合了光谱数据分析的核心流程，包括数据载入与预处理模块、聚类分析方法选择与执行模块、判别分析模型构建与预测模块、结果可视化生成模块以及分析报告输出模块。该文件通过统一的调用接口协调各功能模块，实现从数据输入到结果输出的完整分析流程。