MATLAB数据挖掘常用算法集成工具箱发布（ID3_K-Means_FCM_SVM_CART）

资 源 简 介

本项目整合了数据挖掘常用的五种核心算法，包括分类（ID3、SVM、CART）和聚类（K-Means、FCM）两大类别。为用户提供了一个统一的MATLAB实现框架，方便快速应用和比较不同方法。

详 情 说 明

MATLAB数据挖掘常用算法集成工具箱

项目介绍

本项目整合了数据挖掘领域常用的五种核心算法，提供一个统一的MATLAB实现框架。支持分类（ID3、SVM、CART）、聚类（K-Means、FCM）两大类任务。用户可选择算法并输入相应数据格式，系统将自动完成模型训练、参数优化及结果可视化，适用于分类预测、模式识别、数据分组等典型数据挖掘场景。

功能特性

• 多算法支持：集成决策树（ID3、CART）、支持向量机（SVM）、聚类算法（K-Means、FCM）五大核心算法
• 自动优化：内置参数优化机制，自动调整模型参数以获得最佳性能
• 可视化分析：提供决策树结构图、聚类散点图、SVM分类边界图等多种可视化输出
• 性能评估：支持分类准确率、聚类轮廓系数、混淆矩阵等多种评估指标
• 用户友好：统一的输入输出接口，简化算法调用流程

使用方法

数据输入格式

• 分类任务：带标签的数值型/类别型数据矩阵（M×N，M为样本数，N为特征数），标签为整数向量
• 聚类任务：无标签数值型数据矩阵（M×N），需指定聚类数量（K值或模糊参数）
• 可选参数：最大树深度（CART）、核函数类型（SVM）、模糊指数（FCM）等

输出结果

• 模型结构：决策树规则集（ID3/CART）、支持向量索引（SVM）、聚类中心坐标（K-Means/FCM）
• 预测结果：分类标签向量/聚类分组索引
• 可视化图表：决策树结构图、聚类散点图、SVM分类边界图
• 性能指标：分类准确率、聚类轮廓系数、混淆矩阵（仅分类任务）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（部分可视化功能需要）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，实现了完整的算法集成和用户交互功能。它包含数据加载与预处理模块、算法选择与参数配置界面、模型训练与优化引擎、结果可视化组件以及性能评估模块。通过该文件，用户可以便捷地调用各类数据挖掘算法，并获取详细的模型分析和可视化结果。