MATLAB实现的快速谱聚类分析系统：高效处理多维数据聚类

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现高效的谱聚类算法，专为多维样本数据设计。系统自动构建相似度矩阵，通过谱嵌入技术降维，并采用K-means完成聚类划分，适用于复杂数据分析任务。

详 情 说 明

基于谱聚类的多维样本数据快速聚类分析系统 (MATLAB版)

项目介绍

本项目实现了一个高效的谱聚类算法，专门用于处理多维样本数据的聚类分析任务。系统能够自动构建样本相似度矩阵，通过谱嵌入技术将高维数据映射到低维特征空间，并采用K-means算法完成最终聚类划分。该系统特别优化了特征值分解和矩阵运算效率，确保在大规模数据集上也能快速运行。

功能特性

• 智能相似度计算：基于高斯核函数构建样本相似度矩阵，可自动优化核宽度参数
• 高效谱嵌入：利用拉普拉斯矩阵特征分解实现数据降维，提升聚类效果
• 自适应聚类：支持预设聚类数目，自动完成最优聚类划分
• 完整评估体系：提供轮廓系数、聚类中心等多种评估指标
• 可视化支持：可选2D/3D散点图展示聚类效果
• 数据预处理：支持归一化、标准化等预处理选项

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 聚类参数：预设聚类数目k值（正整数）
3. 核函数参数：高斯核宽度参数σ（可选，可自动优化）
4. 预处理选项：归一化、标准化等预处理标志

输出结果

• 聚类标签向量：n×1整数向量，表示每个样本所属簇编号
• 相似度矩阵：n×n对称矩阵，显示样本间相似度关系
• 特征向量矩阵：前k个特征向量组成的低维嵌入表示
• 聚类效果评估：轮廓系数、聚类中心等评估指标
• 可视化结果：2D/3D散点图展示聚类效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的MATLAB基础环境
• 推荐内存：4GB以上（根据数据规模可调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理、相似度矩阵构建、谱聚类算法执行、聚类结果评估以及可视化展示。具体提供完整的参数配置界面，支持用户自定义聚类参数和核函数设置，并能够自动完成整个聚类分析流程，最终生成详细的聚类报告和可视化图表。