基于MATLAB的多维数据K-means聚类与可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现自适应K-means聚类算法，涵盖数据预处理、聚类中心初始化与迭代优化，支持多维数据分析并提供动态可视化功能，包括质心轨迹与收敛曲线展示。

详 情 说 明

面向多维数据聚类的K-means算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的K-means聚类算法实现与可视化分析平台。系统集成了数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化、结果评估等核心功能模块，支持对多维数据集进行自适应聚类分析。通过动态可视化技术，用户可以直观观察聚类过程，分析质心轨迹和算法收敛特性，并结合多种评估指标确定最优聚类数量。

功能特性

• 完整算法流程：实现从数据预处理到结果评估的完整K-means聚类流程
• 多维数据支持：自适应处理不同维度的数值数据集
• 智能初始化：支持随机初始化和K-means++两种中心初始化方法
• 动态可视化：提供聚类过程动画、质心轨迹图、收敛曲线等可视化图表
• 全面评估体系：集成轮廓系数、戴维森堡丁指数、SSE误差平方和等多种质量评估指标
• 参数可配置：允许用户自定义聚类数量、最大迭代次数和收敛阈值等参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备m×n维数值矩阵，其中m为样本数量，n为特征维度
2. 设置聚类参数：指定聚类数量K值、最大迭代次数和收敛阈值
3. 选择初始化方法：根据需求选择随机初始化或K-means++初始化方式
4. 运行聚类分析：执行主程序开始聚类计算过程
5. 查看输出结果：获取聚类标签、质心坐标、迭代信息等数值结果
6. 分析可视化图表：观察散点图、过程动画、评估曲线等可视化输出
7. 评估聚类质量：基于评估报告分析聚类效果，确定最优K值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MAT图形界面和可视化工具箱
• 建议内存4GB以上，处理大型数据集时需更高配置

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了数据加载与预处理、聚类参数配置、算法流程执行、结果可视化展示和质量评估分析等完整业务流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路，同时提供用户交互界面便于操作控制。