MATLAB实现的C-均值聚类多维数据分类与可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的C-均值（K-means）聚类算法，支持多维数据的自动聚类分析。通过迭代优化聚类中心，系统可将数据高效划分至指定类别，并提供直观的可视化结果展示，方便用户快速理解数据分布与聚类效果。

详 情 说 明

基于C-均值聚类的多维数据分类与可视化系统

项目介绍

本项目实现了经典的C-均值（K-means）聚类算法，能够对输入的多维数据集进行自动聚类分析。系统通过迭代优化聚类中心位置，将数据点划分到指定的类别数量中，并提供聚类结果的可视化展示。该系统采用向量化编程技术，高效计算欧几里得距离，并支持多维数据的聚类结果可视化。

功能特性

• 数据预处理与标准化：支持数据标准化处理，确保各特征维度权重均衡
• 灵活的聚类中心初始化：提供随机选择或自定义初始化方式
• 高效的迭代聚类过程：包含距离计算、类别分配、中心更新等完整流程
• 聚类效果量化评估：计算簇内平方和（SSE）等评估指标
• 多维数据可视化：支持二维/三维聚类结果的散点图展示和颜色映射

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：N×M的数值矩阵，其中N为样本数量，M为特征维度
2. 聚类数量：正整数，指定需要划分的类别数
3. 最大迭代次数：正整数，控制算法收敛条件
4. 收敛阈值：小数，用于判断算法收敛的标准

输出结果

1. 聚类标签：N×1的向量，包含每个样本所属的类别编号
2. 聚类中心：K×M的矩阵，表示最终得到的各类别中心点坐标
3. 迭代历史：记录每次迭代的聚类中心变化和SSE值
4. 聚类可视化图：二维散点图（当维度≤3时）或特征投影图
5. 聚类质量报告：包含SSE、迭代次数等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存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，包含数据读取与预处理、聚类参数配置、算法核心执行、结果评估与可视化等核心功能。该文件实现了从数据输入到结果输出的端到端处理，用户可通过修改参数配置快速应用于不同数据集。