MATLAB实现的t-SNE高维数据聚类可视化工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB t-SNE数据降维与聚类可视化解决方案。支持一键式处理，自动完成数据预处理、降维计算和聚类边界优化，生成高质量二维/三维可视化结果。无需编程基础，直接导入数据文件即可运行。

详 情 说 明

基于t-SNE的高维数据聚类可视化工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的t-SNE数据降维与聚类可视化系统，实现了从数据加载到结果展示的全流程自动化处理。系统集成了t-SNE降维算法和K-means聚类分析，专门针对高维数据的聚类结构可视化进行了优化，提供直观的交互式图形界面，帮助用户无需编程即可完成复杂的数据分析任务。

功能特性

• 一站式解决方案：开箱即用，自动完成数据预处理、降维计算、聚类分析和可视化
• 智能聚类：支持自动确定最佳聚类数量，也可手动指定K值
• 优质可视化：优化聚类边界显示效果，提供多种配色方案
• 交互式界面：用户友好的图形操作界面，支持结果导出
• 多格式支持：兼容.csv、.xlsx、.mat等多种数据格式
• 质量评估：提供轮廓系数等聚类效果评估指标

使用方法

1. 准备数据文件：确保数据为数值型矩阵（n×d维），建议样本量100-10000，特征维度2-50
2. 运行主程序：启动MATLAB，运行主程序文件
3. 选择数据文件：通过图形界面选择要分析的数据文件
4. 设置参数（可选）：指定聚类数量K值（默认为自动确定）
5. 查看结果：系统自动生成可视化图形和分析报告
6. 导出结果：支持将图表保存为.png格式，数据结果保存为.csv文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的项目功能，包括数据读取与验证模块、参数配置界面、t-SNE降维计算引擎、K-means聚类分析核心、可视化渲染系统以及结果导出机制。该文件实现了图形用户界面的构建与事件处理，能够自动处理不同格式的数据输入，执行降维和聚类算法计算，生成高质量的二维/三维散点图可视化效果，并提供聚类质量评估指标的计算与展示。