MATLAB实现的竞争学习数据挖掘分类算法工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于竞争学习的无监督分类算法，通过神经元竞争机制动态优化聚类中心，支持高维数据自动聚类分析。算法具备自适应学习能力和高效分类性能，适用于数据挖掘和模式识别研究。

详 情 说 明

基于竞争学习的MATLAB数据挖掘分类算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于竞争学习(Competitive Learning)的无监督分类算法，能够对输入数据集进行自动聚类分析。算法通过神经元竞争机制动态调整聚类中心，实现对高维数据的有效分类。该实现采用MATLAB编程，提供了完整的聚类分析解决方案，包括数据预处理、模型训练、结果可视化和性能评估。

功能特性

• 竞争学习机制：采用无监督的竞争学习算法，神经元通过竞争机制自适应调整权重
• 灵活的数据预处理：支持最小-最大标准化和Z-score标准化两种数据规范化方法
• 可配置参数：允许用户自定义学习率、迭代次数、聚类数量、收敛阈值等关键参数
• 多维数据支持：能够处理任意维度的数值型数据
• 可视化分析：提供2D/3D聚类结果散点图，直观展示分类效果
• 性能评估：内置多种聚类质量评价指标，包括轮廓系数、戴维森堡丁指数等

使用方法

基本调用

% 准备数据（M×N矩阵，M为样本数，N为特征维度） data = rand(100, 3);

% 设置算法参数 params.learningRate = 0.1; % 学习率 params.maxEpochs = 100; % 最大迭代次数 params.clusterNum = 4; % 聚类数量 params.threshold = 1e-5; % 收敛阈值 params.normalization = 'minmax'; % 标准化方法

% 执行聚类分析 [centers, labels, history] = main(data, params);

参数说明

• 学习率(learningRate)：控制权重更新幅度，建议范围0.01-0.3
• 迭代次数(maxEpochs)：训练轮数，通常100-1000
• 聚类数量(clusterNum)：预设的类别数目
• 收敛阈值(threshold)：当聚类中心变化小于该值时停止迭代
• 标准化方法(normalization)：'minmax'（最小-最大标准化）或'zscore'（Z-score标准化）

结果输出

算法返回三个主要结果：

1. 聚类中心矩阵：K×N的double类型矩阵，代表最终聚类中心
2. 样本分类标签：M×1的整数向量，标识每个样本的类别归属
3. 迭代过程记录：包含训练过程中的聚类中心变化和误差收敛情况

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于性能评估指标计算）
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大规模数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的竞争学习聚类算法流程，包含数据预处理、竞争层初始化、相似度计算、神经元竞争机制、权重向量自适应更新等核心功能。该文件整合了算法训练全过程，支持参数配置灵活调整，能够输出聚类中心、样本标签以及训练过程记录，并提供了结果可视化与性能评估的一体化解决方案。