MATLAB多维数据K-means聚类算法实现工具

资 源 简 介

本项目实现经典的K-means聚类算法，支持对多维数据集进行自动聚类分析。通过迭代优化聚类中心位置，将数据划分为指定数量的互不重叠簇。提供聚类结果可视化功能，适用于数据挖掘与模式识别研究。

详 情 说 明

多维数据K-means聚类算法实现

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了经典的多维数据K-means聚类算法。该算法通过迭代计算数据点与聚类中心的欧氏距离，不断优化聚类中心位置，能够自动将高维数据划分为K个互不重叠的簇。算法支持用户自定义聚类参数，并提供全面的聚类结果分析和可视化功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整的K-means聚类流程，包括质心初始化、距离计算、簇分配和质心更新
• 参数灵活配置：支持自定义聚类数量K、最大迭代次数和收敛阈值
• 多维数据处理：能够处理任意维度的数值数据集
• 结果评估：提供轮廓系数和簇内平方和(WCSS)等聚类质量评估指标
• 可视化支持：通过PCA降维技术实现2D/3D聚类结果可视化
• 迭代记录：完整保存每次迭代的质心位置和簇分配历史

使用方法

1. 准备输入数据：加载N×M的数值矩阵（N个样本，M个特征维度）
2. 设置算法参数：

- 聚类数量K：1 < K ≤ N的正整数 - 最大迭代次数：默认200次 - 收敛阈值：默认1e-6

1. 执行聚类分析：运行主程序开始聚类计算
2. 查看输出结果：

- 聚类标签：每个样本的簇归属（1到K） - 最终质心：K个聚类中心的坐标 - 评估指标：轮廓系数和WCSS值 - 可视化图形：降维后的聚类散点图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（用于PCA降维和轮廓系数计算）
• 内存需求：取决于数据集大小，建议至少4GB可用内存

文件说明

主程序文件整合了完整的聚类分析流程，包含数据预处理、参数初始化、核心算法迭代、结果评估和可视化输出等核心模块。具体实现了聚类中心的优化计算、簇分配逻辑、收敛判断机制以及多维数据的降维展示功能，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。