MATLAB实现最小熵替代聚类算法

资 源 简 介

本项目提供基于最小熵原理的替代聚类分析MATLAB实现。能够在已有主聚类的基础上，通过优化条件熵目标函数，有效发现具有差异性和互补性的新聚类方案，适用于多维数据分析场景。

详 情 说 明

基于最小熵原理的替代聚类分析算法

项目介绍

本项目实现了一种基于最小熵原理的替代聚类分析算法，旨在已有主聚类结果的基础上发现新颖且有意义的替代聚类方案。算法通过构建并优化条件熵目标函数，确保生成的替代聚类既保持高质量的内部结构特征，又与原始聚类结果具有最大差异性。该方法适用于多维数据集的深度分析，帮助研究人员从多个维度探索数据的潜在结构模式。

功能特性

• 条件熵优化算法：采用高效的最小熵优化技术，平衡聚类质量与差异性
• 多维度差异性度量：支持Jaccard距离、标准化互信息等多种差异性评估指标
• 聚类质量评估：提供轮廓系数、戴维森堡丁指数等权威聚类评估指标
• 可视化对比分析：生成并行坐标图、散点矩阵等可视化图形，直观展示聚类差异
• 参数灵活配置：支持聚类数量、收敛阈值、最大迭代次数等参数自定义设置

使用方法

输入数据要求

1. 主数据集：n×d维数值矩阵，n为样本数量，d为特征维度
2. 主聚类结果：n×1维标签向量，包含初始聚类分配的类别标识
3. 算法参数：包括聚类数量k、收敛阈值、最大迭代次数等配置参数

输出结果

1. 替代聚类标签：n×1维标签向量，表示新的聚类分配结果
2. 聚类质量评估报告：包含多种内部评估指标的详细分析
3. 差异性度量报告：提供与原始聚类的差异性统计分析
4. 可视化对比图：多种图形化展示手段，便于结果解读

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程控制，包括数据预处理、条件熵目标函数构建、迭代优化求解、聚类结果评估与可视化生成等功能模块。该文件整合了完整的替代聚类分析流程，提供从数据输入到结果输出的端到端解决方案，用户可通过修改配置参数灵活调整算法行为。