MATLAB实现的K均值聚类算法与可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了K均值聚类算法，支持自定义聚类数量K，提供随机与K-means++两种初始化方式，包含完整的迭代优化过程与可视化展示功能，便于用户直观分析聚类结果。

详 情 说 明

基于MATLAB的K均值聚类算法实现与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K均值聚类算法MATLAB系统，提供了从数据输入、聚类分析到结果可视化的一站式解决方案。系统采用经典的K均值聚类算法，支持多种初始化策略和参数配置，能够自动适应不同维度的数据，并为用户提供直观的聚类结果展示和质量评估。

功能特性

• 灵活的K值设置：支持用户自定义聚类数量，适应不同的分析需求
• 双初始化策略：提供随机初始化和K-means++两种中心点初始化方法
• 完整的迭代优化：实现样本分配和中心点更新的完整迭代过程
• 智能收敛检测：内置算法收敛性判断机制，确保计算效率
• 多维可视化：支持2D和3D数据的聚类结果图形化展示
• 质量评估体系：输出SSE（误差平方和）等聚类质量评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：将待聚类数据组织为M×N的数值矩阵形式
2. 设置参数：

- 指定聚类数量K值（正整数） - 选择初始化方法（随机/K-means++） - 设置最大迭代次数（默认100） - 设定收敛阈值（默认1e-4）

1. 执行聚类：运行主程序，系统将自动完成聚类分析
2. 查看结果：

- 获取聚类标签和中心点坐标 - 查看算法运行统计信息 - 分析聚类质量评估报告 - 观察可视化结果图表

参数配置示例

% 基本参数设置 K = 3; % 聚类数量 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 1e-4; % 收敛阈值 init_method = 'kmeans++'; % 初始化方法

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存要求：根据数据处理规模确定，建议至少4GB RAM
• 显示要求：支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、参数配置、聚类算法执行、结果评估和可视化展示等核心功能。它作为系统的入口点，负责协调各个功能模块的协同工作，实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程，包括算法参数的有效性验证、聚类过程的迭代控制、收敛状态的实时监测以及多维数据的自适应可视化呈现。