MATLAB平台下的数据聚类与关键帧智能提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的K-均值聚类流程，支持自动/手动K值优化与聚类结果评估。系统提供数据预处理、迭代优化及2D/3D可视化功能，适用于多维数据分析与关键帧提取场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的数据聚类与关键帧提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的数据聚类分析与关键帧提取系统，实现了完整的K-均值聚类算法流程。系统支持多种数据输入格式，包含自动确定最佳聚类数量的功能，并提供丰富的可视化分析和性能评估工具。特别针对视频分析场景，系统能够通过聚类技术从视频帧序列中提取关键帧，为视频摘要和内容分析提供有效解决方案。

功能特性

• 完整的K-均值聚类实现：包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和结果评估的全流程
• 智能K值确定：支持肘部法则和轮廓系数分析两种方法自动确定最佳聚类数量，也可手动指定
• 多维数据可视化：提供聚类结果的2D/3D散点图展示，支持不同特征维度的数据投影
• 性能评估体系：计算簇内平方和(Within-Cluster Sum of Squares)、轮廓系数(Silhouette Coefficient)等关键指标
• 关键帧提取功能：针对视频分析，通过聚类中心选择最具代表性的帧作为关键帧
• 分析图表生成：自动生成肘部法则曲线图、轮廓系数分布图等分析图表

使用方法

基本聚类分析

1. 准备输入数据：数值矩阵（m×n维）或图像序列
2. 设置聚类参数：K值（可选）、最大迭代次数、收敛阈值
3. 运行主程序，选择自动或手动模式确定最佳聚类数量
4. 查看聚类结果：聚类标签、聚类中心、性能指标
5. 分析可视化结果：散点图、评估图表

关键帧提取

1. 输入视频帧序列或图像文件集合
2. 系统自动提取图像特征并进行聚类分析
3. 根据聚类结果选择距离各簇中心最近的帧作为关键帧
4. 输出关键帧索引或保存关键帧图像文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)（用于关键帧提取功能）
• 统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 至少4GB内存（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、聚类算法执行引擎、K值优化决策模块、结果评估与指标计算单元、多种可视化图表生成器以及专门的关键帧提取处理器。该文件整合了所有功能模块，提供统一的用户接口，支持从数据输入到结果输出的完整工作流程。