MATLAB实现的改进型变色龙聚类算法：动态邻域与层次聚类技术

资 源 简 介

本MATLAB项目实现改进版变色龙聚类算法，通过动态邻域阈值调整和层次聚类方法，有效处理复杂形状和非球形分布数据集。结合相对互连度和紧密度度量，提供自适应聚类粒度，适用于多维数据聚类分析。

详 情 说 明

基于动态邻域划分与层次聚类的改进型变色龙算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进版的变色龙（Chameleon）聚类算法，专门用于处理具有复杂形状和非球形分布的数据集。通过结合动态邻域阈值调整和层次聚类思想，算法能够自适应地确定最佳聚类粒度，有效克服传统聚类方法在处理不规则数据结构时的局限性。

功能特性

• 动态邻域构建：采用动态k近邻图技术，根据数据分布特性自适应调整邻域阈值
• 层次聚类融合：结合相对互连度（RI）和相对紧密度（RC）度量的层次合并策略
• 智能图分区：基于最小割算法进行初始图划分，确保簇结构的合理性
• 交互式可视化：提供完整的聚类过程可视化界面，支持动态展示聚类演进
• 全面评估体系：内置多种聚类质量评估指标，包括轮廓系数、戴维森-堡丁指数等

使用方法

基本调用方式

% 加载数据 data = load('your_data.mat');

% 设置参数（可选） params.k_range = [5, 15]; % 邻域大小范围 params.min_cluster_size = 10; % 最小簇大小 params.alpha = 1.5; % 相对互连度阈值 params.beta = 0.8; % 相对紧密度阈值

% 执行聚类 [labels, centroids] = main(data, params);

参数说明

• 数据输入：支持n×d维数值矩阵，n为样本数，d为特征维度
• 邻域大小k值范围：动态确定最优邻域规模的参数区间
• 最小簇大小阈值：过滤噪声点和小簇的临界值
• 相对互连度阈值α：控制簇间连接强度的重要参数
• 相对紧密度阈值β：调节簇内密度均衡性的关键参数

输出结果

• 聚类标签向量：每个样本点的簇归属标识
• 层次聚类树状图：展示聚类合并过程的树形结构
• 簇质心坐标：各聚类中心的空间位置信息
• 质量评估报告：包含多种内部评估指标的详细分析

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Image Processing Toolbox（用于图分割算法）

• 内存建议：至少8GB RAM（处理大型数据集时推荐16GB以上）

文件说明

main.m文件作为项目核心入口，完整实现了从数据预处理到结果评估的全流程聚类分析。具体包含动态邻域图的构建与优化、基于图最小割的初始分区生成、层次化簇合并决策机制、多维度聚类效果可视化展示，以及自动化参数敏感性分析等关键功能模块。该文件通过模块化设计整合了算法的各个环节，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。