MATLAB数值属性聚类区间优化工具

资 源 简 介

本项目基于改进的CA算法，实现数值型属性的智能区间划分。系统自动识别数据分布特征，动态确定最优区间数量，通过迭代计算优化聚类中心并剔除无效类别。适用于数据预处理、特征工程等领域，提供高效的聚类区间解决方案。

详 情 说 明

基于CA算法的数值属性聚类区间优化工具

项目介绍

本项目实现了一种改进的聚类算法（CA算法），专门针对数值型属性进行智能区间划分。系统能够根据数据分布特征自动确定最优区间数量，通过动态调整聚类中心点和淘汰无效类别，输出真实反映数据分布规律的优化区间划分方案。该工具适用于统计学分析和数据离散化处理场景。

功能特性

• 智能区间划分：基于数据分布自动确定最优区间数量
• 动态中心优化：迭代计算过程中动态调整聚类中心点位置
• 无效类别淘汰：自动识别并淘汰样本基数过小的无效类别
• 多维度输出：提供区间边界、类别标签、质量评估和可视化结果
• 灵活参数配置：支持初始聚类数量、淘汰阈值、迭代次数等参数定制

使用方法

输入数据格式

• 数值型数据矩阵（M×N维，M为样本数，N为特征数）
• 支持double、single、int8等数值数据类型

可选参数

% 示例参数设置 initialClusters = 10; % 初始聚类数量 minClusterSize = 5; % 类别淘汰阈值 maxIterations = 100; % 最大迭代次数

输出结果

• 优化后的区间划分边界值数组
• 每个样本的类别归属标签
• 聚类质量评估指标（类内紧密度、类间分离度）
• 聚类过程收敛曲线图
• 区间划分结果可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了完整的聚类分析流程，包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化计算、类别竞争力评估与淘汰、聚类有效性自动判定、结果可视化生成等核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的全自动处理链条。