MATLAB聚类算法工具箱与可视化验证系统

资 源 简 介

本项目开发了标准化的MATLAB聚类分析工具箱，集成K-means、K-medoids、FCM等核心算法，提供完整的聚类验证指标与可视化功能。支持数据预处理、聚类结果评估及动态图形展示，适用于模式识别与数据挖掘研究。

详 情 说 明

MATLAB聚类算法工具箱及其可视化验证系统

项目介绍

本项目开发了一个标准化的聚类分析工具箱，集成四种核心聚类算法并提供完整的验证与可视化功能。系统包含算法模块和评估模块两大核心部分，支持多种聚类算法的实现、质量评估和结果可视化，为聚类分析研究提供一体化解决方案。

功能特性

• 算法多样化：实现K-means和K-medoids硬聚类算法，以及FCMclust、GKclust、GGclust三种模糊聚类算法
• 完整验证体系：自动计算PC、CE、SC、S、XB、DI、DII七种聚类质量指标
• 丰富可视化：支持二维散点图、聚类边界绘制和质心标注，支持PNG/SVG格式导出
• 性能优化：采用质心迭代优化和距离矩阵加速计算，实现指标并行计算
• 用户友好：提供可独立运行的源代码和示例数据集测试

使用方法

输入配置

1. 数据输入：准备n×d维数据矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 参数设置：指定聚类数量k值、最大迭代次数、收敛阈值等算法参数
3. 可视化选项：设置坐标轴范围、颜色映射方案、图形标注等显示参数

输出结果

• 聚类标签向量：每个样本的聚类归属结果
• 质心坐标矩阵：各聚类中心的特征坐标
• 质量指标报告：七种验证指标的数值表格
• 可视化图形：带聚类边界的二维散点图
• 算法性能日志：迭代过程记录和收敛情况分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理大规模数据时建议8GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调算法执行与结果验证流程。其主要能力包括：集成管理所有聚类算法的调用接口，处理用户输入的数据与参数配置，调度质量评估指标的计算过程，控制可视化模块的图形生成，以及统一定制所有输出结果的格式规范。该文件作为整个系统的中枢调度器，确保各功能模块协同工作。