基于MATLAB的K-means聚类算法实现与可视化系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现K-means聚类算法，支持数据预处理、聚类计算、结果评估和多维度可视化。用户可自定义聚类数量K，选择欧氏距离等多种距离度量方式，并集成聚类效果评估功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的K-means聚类算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的K-means聚类算法完整实现与分析系统。系统集成了数据预处理、聚类计算、结果评估和可视化展示四大功能模块，为用户提供从原始数据输入到聚类结果分析的一站式解决方案。通过动态可视化技术，系统能够直观展示K-means算法的迭代过程，帮助用户深入理解聚类算法的运行机制。

功能特性

• 完整的算法实现：实现经典K-means聚类算法，支持k-means++优化初始化
• 灵活的参数配置：支持自定义聚类数量K、最大迭代次数和多种距离度量方式（欧氏距离、曼哈顿距离等）
• 多格式数据支持：兼容.mat、Excel(.xlsx/.xls)和CSV格式的数据文件输入
• 全面的评估体系：提供轮廓系数、聚类内平方和等多项聚类质量评估指标
• 丰富的可视化展示：

- 聚类分布散点图（支持2D/3D数据展示） - 质心移动轨迹动态演示 - 轮廓系数分布图 - 算法收敛过程监控

• 详细的结果输出：生成聚类标签、质心坐标、迭代过程数据和完整的评估报告

使用方法

1. 数据准备：准备数值型矩阵数据文件（N×D维，N为样本数，D为特征维度）
2. 参数设置：运行主程序后，在图形界面中输入以下参数：

- 聚类数量K（正整数） - 最大迭代次数（默认100） - 距离度量方式（从下拉菜单选择）

1. 执行聚类：选择数据文件并启动聚类分析过程
2. 结果查看：系统将自动显示可视化结果并生成评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、参数交互式获取、数据标准化预处理、聚类算法核心计算、多维结果可视化生成以及评估指标计算与报告输出等完整功能流程，构成了系统的核心处理框架。