MATLAB高斯混合模型聚类分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用高斯混合模型实现多维数据的智能聚类，自动确定最优成分数量，提供聚类质量评估与可视化功能，支持数据预处理和参数调优。

详 情 说 明

基于高斯混合模型的数据聚类分析与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的数据聚类分析系统，通过高斯混合模型对多维数据进行智能聚类。系统能够自动确定最优的混合成分数量，提供聚类质量评估，并生成详细的聚类可视化图表。支持各种类型的数据预处理和模型参数调优功能。

功能特性

• 智能聚类分析：采用高斯混合模型进行数据聚类
• 自动模型选择：基于AIC/BIC准则自动确定最优高斯成分数量
• 多维数据支持：支持各种维度的数据输入
• 可视化分析：提供二维/三维散点图展示聚类结果
• 参数调优：支持最大混合成分数、收敛阈值等参数设置
• 数据预处理：提供Z-score标准化等数据预处理选项
• 结果评估：输出模型参数、聚类标签和评估报告

使用方法

1. 准备数据文件（支持.mat或.csv格式）
2. 根据需要设置参数（最大混合成分数、收敛阈值等）
3. 选择是否进行数据标准化
4. 运行主程序进行分析
5. 查看输出的聚类结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括数据读取与预处理、高斯混合模型建模、期望最大化算法求解、AIC/BIC准则模型选择、聚类结果可视化以及评估报告生成等完整流程。通过参数解析与处理函数调用，系统能够自动完成从数据输入到结果输出的全部聚类分析任务。