MATLAB实现基于模糊K均值聚类的多维度数据挖掘分析工具

资 源 简 介

本项目采用模糊c均值（FCM）算法，高效执行高维数据软聚类并自动确定最佳聚类数，支持数据点隶属度分配，为复杂数据集提供灵活分析与可视化支持。

详 情 说 明

基于模糊K均值聚类的多维度数据挖掘分析工具

项目介绍

本项目是一个专门用于数据挖掘的模糊K均值聚类分析工具。它实现了模糊c均值（FCM）算法，能够对高维数据集进行软聚类分析，为每个数据点分配属于不同聚类的隶属度值。该工具通过有效性指标自动确定最佳聚类数，并提供多种可视化方式和质量评估指标，为多维度数据分析提供强大支持。

功能特性

• 智能聚类数确定：通过有效性指标自动评估并确定最佳聚类数量
• 多距离度量支持：支持欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等多种距离计算方式
• 丰富可视化功能：提供2D/3D散点图、隶属度矩阵热图、轮廓系数图等可视化展示
• 聚类质量评估：计算划分系数、划分熵、Xie-Beni指数等聚类有效性指标
• 大数据集处理：支持分批处理模式，有效处理大规模数据集
• 参数灵活配置：可自定义模糊因子、最大迭代次数、收敛阈值等算法参数

使用方法

输入数据格式

• 数据矩阵：m×n维数值矩阵，m为样本数量，n为特征维度
• 聚类参数：预设聚类数量k（可选），模糊因子m（默认值1.5）
• 算法参数：最大迭代次数（默认100），收敛阈值（默认1e-5）
• 距离度量：可选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等

输出结果

• 聚类中心坐标（k×n维矩阵）
• 样本隶属度矩阵（m×k维矩阵）
• 基于最大隶属度的硬聚类标签
• 算法迭代过程信息（收敛曲线、目标函数值）
• 聚类质量评估报告（多种有效性指标）
• 聚类结果可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据集时建议16GB）
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了模糊聚类算法的核心实现，包含了数据预处理、聚类分析、结果评估和可视化展示等完整流程。具体实现了聚类中心初始化、隶属度矩阵迭代更新、目标函数优化计算、多种距离度量方式的选择与执行、聚类有效性指标的自动评估与比较，以及聚类结果的多维度图形化展示功能。