基于传递闭包优化FCM聚类的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现传递闭包算法对传统模糊C均值聚类(FCM)优化，包含数据预处理、模糊相似矩阵构建、传递闭包计算及聚类初始化，提升聚类结果的稳定性和准确性。

详 情 说 明

基于传递闭包算法的模糊C均值聚类(FCM)数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模糊聚类分析系统，核心创新在于采用传递闭包算法优化传统FCM聚类过程。系统通过构建模糊相似矩阵并计算其传递闭包，为FCM算法提供更合理的初始聚类中心，从而改善聚类效果并加速收敛。该系统适用于模式识别、数据挖掘和知识发现等多个领域的数据分类任务。

功能特性

• 数据预处理: 支持样本数据的自动标准化和归一化处理
• 智能初始化: 基于传递闭包算法的聚类中心初始化策略
• 模糊聚类: 实现标准的FCM聚类算法与传递闭包优化版本
• 多距离度量: 支持欧氏距离、马氏距离等多种相似性度量方式
• 参数可调: 提供模糊指数、最大迭代次数、收敛阈值等灵活参数配置
• 结果可视化: 生成聚类结果散点图（支持PCA降维）和收敛过程曲线
• 质量评估: 提供划分系数、划分熵等多种聚类有效性指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据: 准备n×m数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
2. 设置参数: 指定聚类数目（可选自动确定）、模糊指数、收敛阈值等参数
3. 执行聚类: 运行主程序进行数据聚类分析
4. 查看结果: 获取聚类中心、隶属度矩阵、分类标签等输出
5. 分析评估: 通过可视化图表和评估指标分析聚类效果

参数配置说明

• 聚类数目: 预设类别数，如不指定可启用自动确定功能
• 模糊指数: 控制聚类模糊程度，通常取值1.5-3.0
• 最大迭代次数: 算法最大迭代轮数，防止无限循环
• 收敛阈值: 目标函数变化小于该值时停止迭代

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求: 至少4GB RAM（建议8GB以上处理大规模数据）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了数据读取与预处理、模糊相似矩阵构建、传递闭包计算、聚类中心初始化、FCM迭代优化、结果输出与可视化等核心功能模块，提供了完整的聚类分析流程控制。该文件承担了算法参数配置、过程调度和结果整合的关键角色，确保各组件协同工作并输出最终的聚类分析报告。