基于MATLAB的K-means聚类多维数据分析与可视化系统

资 源 简 介

本项目实现完整的K-means聚类分析流程，包含数据预处理、自动聚类中心选择、聚类评估与可视化功能。支持自定义k值，并通过肘部法则辅助最优聚类数确定，适用于多维数据挖掘与模式识别。

详 情 说 明

基于K-means聚类的多维数据分析与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-means聚类分析流水线，支持从数据预处理到结果可视化的全过程。系统能够处理多维数值型数据，通过自动化聚类中心选择和多种评估指标，为用户提供准确的聚类分析结果。特别集成了肘部法则辅助确定最佳聚类数，并支持2D/3D可视化展示，适用于数据分析、模式识别等应用场景。

功能特性

• 完整分析流程：包含数据加载、标准化处理、聚类计算、结果评估和可视化输出
• 智能k值选择：支持用户自定义聚类数，同时提供肘部法则自动确定最优k值
• 多维度评估：采用轮廓系数和簇内平方和等多指标评估聚类效果
• 丰富可视化：生成聚类散点图（支持2D/3D）、肘部法则曲线图等直观图表
• 详细统计报告：输出各簇样本分布、特征均值等统计摘要

使用方法

1. 准备数据：准备CSV、XLSX或MAT格式的数值型矩阵数据（至少2维，记录数10-10万条）
2. 设置参数：指定聚类数量k（可选，默认k=3）
3. 运行分析：执行主程序，系统自动完成标准化处理和聚类计算
4. 查看结果：获取聚类标签、中心坐标、评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 内存建议4GB以上（处理大规模数据时需8GB+）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与校验、Z-score标准化处理、K-means聚类算法实现、轮廓系数与肘部法则评估计算，以及聚类结果统计分析与可视化图表生成。该文件通过模块化设计组织完整分析流程，确保用户只需单点执行即可获得全部分析结果。