MATLAB自适应k-means聚类可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的k-means聚类算法，支持用户自定义数据样本与初始类中心。系统提供交互式界面，集成数据标准化、迭代聚类、结果评估与动态可视化功能，可实时展示聚类过程动画与指标变化，便于聚类分析与教学演示。

详 情 说 明

基于自定义数据的自适应k-means聚类可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的k-means聚类算法系统，支持用户自定义输入数据和参数配置。系统不仅提供了优化的k-means聚类算法实现，还集成了数据可视化、动态过程展示和聚类效果评估等多种功能。通过交互式图形界面，用户可以直观地观察聚类过程的动态变化，并获得详细的聚类性能分析报告。

功能特性

• 自适应数据标准化：自动对输入数据进行标准化处理，确保不同量纲特征的可比性
• 灵活的参数配置：支持自定义聚类数量、最大迭代次数、收敛阈值和距离度量方式
• 实时动态可视化：在聚类迭代过程中实时展示簇中心移动轨迹和样本分类变化
• 多维度可视化支持：提供2D/3D散点图展示，支持主成分分析(PCA)降维可视化高维数据
• 全面评估指标：包含轮廓系数、肘部法则、类内距离平方和等多种聚类质量评估方法
• 交互式图形界面：用户友好的操作界面，便于参数调整和结果查看

使用方法

数据输入格式

1. 数据样本矩阵：N×M数值矩阵，其中N为样本数量，M为特征维度
2. 初始类中心：K×M数值矩阵，K为聚类数量，可由系统随机生成或用户指定
3. 算法参数：最大迭代次数（默认100）、收敛阈值（默认1e-6）、距离度量方式（欧式距离/曼哈顿距离）

操作流程

1. 准备数据文件或直接在界面输入数据
2. 设置聚类参数和算法选项
3. 运行聚类算法，观察实时动态过程
4. 查看最终聚类结果和性能评估报告
5. 导出聚类标签、簇中心坐标和可视化图表

输出结果

• 聚类标签向量（N×1分类结果）
• 最终类中心坐标（K×M矩阵）
• 聚类过程动态动画
• 2D/3D聚类效果散点图
• 包含轮廓系数、迭代次数等指标的评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、聚类算法执行、动态可视化生成和结果评估分析。它负责协调各功能组件的工作流程，提供用户交互接口，管理算法参数配置，并控制聚类过程的启动与停止。该文件还实现了结果数据的输出保存和可视化图形的渲染显示功能，确保用户能够完整地体验从数据输入到结果分析的全过程。