MATLAB自适应混合高斯模型聚类分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用混合高斯模型与EM算法实现智能聚类分析，支持自动确定最佳聚类数量。系统集成BIC/AIC准则优化模型选择，适用于多维数据的无监督学习场景。

详 情 说 明

基于混合高斯模型的自适应聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于混合高斯模型（GMM）的自适应聚类分析系统。系统能够对多维数据进行智能聚类分析，并通过先进的自适应机制自动确定最佳聚类数量。采用期望最大化（EM）算法进行模型参数优化，结合贝叶斯信息准则（BIC）和赤池信息准则（AIC）进行模型选择与收敛判断，在保证聚类精度的同时显著提升了大规模数据处理的效率。

功能特性

• 自适应聚类数量确定：自动在指定范围内寻找最优聚类数，无需人工干预
• 高效参数估计：基于EM算法实现模型参数的迭代优化，确保收敛稳定性
• 智能模型选择：支持BIC和AIC双重准则进行模型评估与选择
• 大规模数据优化：优化计算流程，确保处理海量数据时仍保持较高性能
• 完整结果输出：提供聚类中心、标签、概率分布及多种评估指标
• 数据预处理支持：内置数据标准化/归一化处理功能

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：准备m×n维数据矩阵，其中m为样本数，n为特征维度
2. 设置参数选项（可选）：

- 最大聚类数范围：默认[2,10] - 收敛阈值：默认1e-6 - 最大迭代次数：默认1000 - 模型选择准则：BIC或AIC

1. 执行聚类分析：系统将自动完成最优模型选择与聚类分析
2. 获取输出结果：

- 最优聚类数量 - 聚类中心矩阵 - 样本聚类标签 - 后验概率分布 - 模型评估指标与收敛曲线

代码调用示例

% 载入数据 data = load('your_data.mat');

% 使用默认参数运行 results = main(data);

% 自定义参数运行 params.max_clusters = 15; params.tolerance = 1e-8; params.criterion = 'BIC'; results = main(data, params);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能模块，包括数据预处理、混合高斯模型初始化、EM算法参数优化、模型选择准则计算以及结果输出等完整流程。该文件整合了自适应聚类分析的全部关键环节，能够根据输入数据自动完成最优聚类模型的构建与评估，并生成详细的聚类分析报告。