基于最大最小距离的信号聚类分析MATLAB系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了最大最小距离聚类算法，专为一维/二维信号设计。系统自动确定最佳聚类数，通过计算样本间最大最小距离定位初始聚类中心，采用迭代优化实现高效聚类，特别适合类间区分度高的场景。

详 情 说 明

基于最大最小距离的通用信号聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最大最小距离聚类算法的通用信号分析系统，专门针对一维和二维信号数据进行智能聚类分析。系统通过创新的最大最小距离准则自动确定初始聚类中心，能够有效识别数据中自然存在的类别结构，特别适用于类别界限清晰的场景。该系统集成了数据预处理、距离度量、聚类优化和结果评估的全流程功能，为信号分析和模式识别提供可靠的聚类解决方案。

功能特性

• 自适应聚类数量识别：基于最大最小距离准则自动确定最佳聚类数量，无需预先指定
• 多维度数据支持：兼容一维时间序列信号和二维平面坐标数据
• 智能距离度量：采用欧氏距离进行相似性计算，确保聚类精度
• 全面评估体系：提供类内距离、类间距离等多种聚类有效性评估指标
• 丰富可视化展示：支持动态聚类过程展示和结果统计分析图表
• 多格式数据接口：支持MATLAB矩阵(.mat)、文本文件(.txt)、Excel表格(.xlsx)等多种数据格式

使用方法

1. 数据准备：将待分析的一维或二维数据保存为支持的格式（.mat、.txt或.xlsx）
2. 系统配置：根据需要调整聚类参数（如距离阈值、迭代次数等）
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据读取、标准化处理和聚类分析
4. 结果获取：查看输出的聚类标签、中心坐标、评估指标和可视化图表
5. 报告生成：系统自动生成包含样本分布统计的完整分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大规模数据）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据读取与格式解析、自动数据标准化预处理、基于最大最小距离准则的聚类中心初始化、迭代优化聚类划分算法执行、聚类结果有效性评估指标计算，以及聚类过程动态可视化和分析报告生成功能。