基于K-Means聚类算法的MATLAB可视化演示系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB平台上实现了K-Means聚类算法的完整演示系统，支持用户自定义数据集生成和参数设置，通过GUI界面直观展示聚类分析过程及结果。系统集成数据预处理、聚类计算与可视化功能，提供二维数据聚类效果展示，便于教学和算法验证。

详 情 说 明

基于K-Means聚类算法的MATLAB可视化演示系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-Means聚类算法演示系统，采用MATLAB GUI界面设计，集成了数据生成、算法执行和结果可视化等功能模块。系统支持用户自定义数据集和算法参数，通过二维/三维散点图直观展示聚类过程与结果，帮助用户深入理解K-Means聚类算法的工作原理及性能表现。

功能特性

• 数据生成模块：支持生成随机高斯分布数据集（可配置点数、中心数、标准差）
• 数据导入模块：支持导入用户自定义的二维/三维坐标数据（.mat格式）
• 参数配置：可设置聚类数量、最大迭代次数、初始中心选择方式
• 可视化展示：

- 聚类结果散点图（不同颜色标记类别） - 聚类中心坐标和各类别样本数量显示 - 聚类过程动态演示（可选中心移动轨迹）

• 性能评估：

- 轮廓系数计算 - 肘部法则图分析

• 统计报告：包含算法运行时间、迭代次数等详细信息

使用方法

1. 启动MATLAB并确保所有文件位于当前路径
2. 运行main.m文件启动图形用户界面
3. 选择数据源（随机生成/导入文件）
4. 设置聚类参数和可视化选项
5. 点击"运行"按钮开始聚类分析
6. 查看右侧可视化面板中的聚类结果和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 最小内存需求：4GB RAM
• 推荐配置：8GB RAM及以上

文件说明

主程序文件实现了完整的图形用户界面框架，包括数据加载与验证模块、参数设置面板、算法执行控制器和结果可视化引擎。该文件整合了数据预处理流程，提供高斯数据集生成和外部文件导入功能，并封装了K-Means聚类算法的核心计算逻辑。通过回调函数管理用户交互，实现聚类过程动态展示和多种评估指标的同时计算，最终生成包含中心坐标、样本分布和性能参数的详细报告。