MATLAB实现基于模糊C均值(FCM)的数据聚类分析工具

资 源 简 介

本项目实现了FCM聚类算法及多维数据柔性划分，包含聚类可视化、质量评估指标和参数调优功能，帮助用户高效完成数据聚类分析与结果优化。

详 情 说 明

基于模糊C均值（FCM）算法的数据聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模糊C均值（FCM）聚类分析系统。FCM是一种经典的柔性聚类算法，通过隶属度函数描述样本属于各个簇的不确定性程度，能够有效处理现实世界中数据边界模糊的问题。系统集成了算法实现、可视化分析、质量评估和参数调优等模块，为多维数据聚类分析提供全面解决方案。

功能特性

• 模糊聚类算法：实现标准FCM算法，支持对多维数据的柔性划分
• 聚类可视化：提供2D/3D数据可视化功能，直观展示聚类中心和数据分布
• 质量评估模块：内置多种聚类有效性指标（如划分系数、划分熵等），用于评估和优化聚类结果
• 参数调优功能：支持自定义聚类数量、模糊因子、停止条件等关键参数
• 数据预处理：集成数据标准化功能，确保输入数据的质量一致性

使用方法

1. 数据准备：准备M×N维数据矩阵，M为样本数，N为特征维度
2. 参数设置：

- 聚类数目C：2≤C≤M-1 - 模糊因子m：m>1（通常设为2） - 停止条件：最大迭代次数（默认100），收敛阈值（默认1e-5）

1. 执行聚类：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、聚类计算和结果评估
2. 结果分析：查看输出的聚类中心、隶属度矩阵、硬聚类标签和目标函数收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：统计和机器学习工具箱
• 推荐工具箱：可视化相关工具箱（用于高级绘图功能）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、聚类参数配置、FCM算法执行迭代优化、聚类结果计算与有效性评估、以及多种可视化图形的生成与展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整分析 pipeline，用户可通过修改参数配置灵活适应不同的聚类分析需求。