MATLAB实现的核模糊聚类(KFCM)数据分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于核模糊聚类(KFCM)的多维数据智能聚类分析，支持高斯核、多项式核等核函数选择，通过迭代优化计算模糊隶属度矩阵，并提供可视化结果展示功能。

详 情 说 明

基于核模糊聚类（KFCM）的数据聚类分析与可视化工具

项目介绍

本项目实现了基于核方法的模糊C均值聚类算法（KFCM），能够对多维数据集进行智能聚类分析。通过引入核技巧，将原始数据映射到高维特征空间，显著提升了算法处理非线性可分数据的能力。工具集成了完整的聚类分析流程，包括参数配置、算法执行、结果评估和可视化展示，为数据挖掘和模式识别研究提供强有力的支持。

功能特性

核心算法功能

• 多核函数支持：提供高斯核、多项式核、Sigmoid核三种核函数，支持参数化配置
• 模糊聚类优化：实现隶属度矩阵和聚类中心的迭代优化计算
• 聚类质量评估：包含分割系数、分割熵、聚类有效性指数等多种评估指标
• 对比分析：支持与标准FCM算法的性能对比和结果分析

可视化功能

• 数据分布可视化：2D/3D散点图展示聚类结果
• 隶属度分析：热力图直观显示样本隶属度分布
• 算法收敛监控：迭代过程曲线展示算法收敛特性

参数配置灵活性

• 聚类数目c（2≤c≤√n）可调
• 模糊指数m（1.1≤m≤5.0）可配置
• 核函数参数可根据数据类型优化设置
• 迭代次数和收敛阈值可自定义

使用方法

数据输入

准备n×d维数据矩阵，其中n为样本数量，d为特征维度

参数设置

% 基本参数 c = 3; % 聚类数目 m = 2.0; % 模糊指数 max_iter = 100; % 最大迭代次数 epsilon = 1e-5; % 收敛阈值

% 核函数参数 kernel_type = 'gaussian'; % 核函数类型 sigma = 0.5; % 高斯核带宽参数

执行聚类

运行主程序文件，算法将自动执行聚类分析并生成结果报告

结果获取

• 隶属度矩阵（c×n维）
• 聚类中心矩阵（c×d维）
• 质量评估指标数值
• 可视化图表集合

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：≥4GB（处理大规模数据时建议≥8GB）
• 存储空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的完整功能链路，实现了从数据预处理到结果输出的全流程管理。具体包含核函数映射计算、模糊聚类迭代优化、收敛条件判断、聚类有效性评估指标计算、多种可视化图表生成以及与标准模糊C均值算法的对比分析等功能模块。该文件通过模块化设计将算法核心、评估体系和可视化组件有机整合，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。