MATLAB K均值聚类算法实现与可视化分析平台

资 源 简 介

本项目提供完整的K均值聚类解决方案，支持自动聚类中心初始化（随机和K-means++算法），通过迭代优化实现最小化类内距离平方和，并具备动态可视化分析功能。

详 情 说 明

MATLAB K均值聚类算法实现与可视化分析平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的K均值聚类算法完整解决方案，集成了算法实现、可视化分析和性能评估等功能。平台不仅实现了标准的K均值聚类算法，还提供了多种初始化策略和距离度量方式，并通过动态可视化技术直观展示聚类过程的变化轨迹。该工具适合用于数据挖掘教学演示和聚类分析研究。

功能特性

• 智能初始化：支持随机初始化和K-means++优化初始化方法
• 迭代优化：自动迭代更新聚类中心，最小化类内距离平方和
• 动态可视化：实时显示每次迭代的聚类状态变化过程
• 多距离度量：提供欧氏距离、曼哈顿距离等多种相似性计算方式
• 质量评估：内置轮廓系数、类内距离平方和等聚类质量评价指标
• 交互式调整：支持用户灵活设置聚类数量参数，实时观察聚类效果

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的样本数据矩阵，其中m为样本数，n为特征维度
2. 参数设置：指定聚类数目C、最大迭代次数、距离度量方法和初始化策略
3. 执行聚类：运行主程序开始聚类分析过程
4. 结果分析：查看输出的聚类标签、聚类中心坐标和评估指标报告
5. 可视化观察：通过生成的动态图形分析聚类过程收敛情况

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了完整的聚类分析流程，包含数据加载与预处理、算法参数配置、聚类中心初始化、迭代优化计算、结果评估指标生成以及多维可视化展示等核心功能模块。该文件通过模块化设计实现了聚类分析的全流程自动化处理，并提供了丰富的图形化输出接口。