MATLAB台风轨迹聚类分析工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱专为台风轨迹聚类分析设计，集成数据预处理、多算法相似性度量和聚类可视化功能，支持导入多源轨迹数据，助力气象研究与路径分类。

详 情 说 明

MATLAB台风轨迹聚类分析工具箱

项目介绍

本项目专为台风轨迹数据的聚类分析而设计，提供从数据预处理、相似性度量到聚类可视化的一体化解决方案。工具箱聚焦于台风路径的分类与分析，支持多种轨迹相似性度量算法和聚类方法，能够自动识别典型台风移动模式，适用于气象研究、灾害评估等应用场景。

功能特性

• 多源数据支持：可导入文本/CSV格式的轨迹数据，支持时间戳、经纬度、台风编号等字段
• 灵活相似性度量：提供DTW动态时间规整、LCSS最长公共子序列等多种轨迹相似性计算方法
• 多样化聚类算法：集成K-Means、DBSCAN、层次聚类等主流聚类方法
• 丰富可视化输出：生成轨迹聚类散点图、类别叠加地图、密度热力图等可视化图表
• 全面分析报告：输出聚类质量指标（如轮廓系数）、类内距离统计等分析结果

使用方法

1. 数据准备：准备包含台风轨迹点的CSV文件，确保包含经纬度、时间戳和台风编号等必要字段
2. 参数配置：设置聚类算法参数（如聚类数量、相似度阈值等）和坐标参考系统
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、相似性计算、聚类分析和结果生成
4. 结果查看：查看生成的聚类分组结果、代表性路径可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱、映射工具箱
• 推荐内存：8GB以上，处理大规模轨迹数据时建议16GB以上

文件说明

主程序文件整合了台风轨迹聚类分析的核心流程，具备轨迹数据加载与预处理能力，实现多种相似性度量算法的计算功能，支持可配置的聚类算法执行与参数优化，提供聚类结果的可视化展示与空间映射，并生成包含质量评估的统计分析报告。