基于MATLAB的三维点云K-MEANS聚类分析系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现高效的三维空间点云聚类分析，通过K-MEANS算法自动确定最优聚类数，完成多维度数据划分与可视化，并提供聚类评估与中心计算功能，适用于点云数据处理与模式识别研究。

详 情 说 明

三维空间点云数据聚类分析系统

项目介绍

本项目是一个基于K-MEANS聚类算法的三维空间点云智能分析系统。系统能够读取三维坐标数据，自动或手动确定最佳聚类数量，对空间点云进行高效聚类划分，并提供全面的结果分析及可视化展示。系统集成了聚类质量评估功能，可广泛应用于地理信息系统、三维建模、自动驾驶、点云处理等多个领域。

功能特性

• 智能聚类分析：采用K-MEANS算法，对三维点云数据进行精准聚类。
• 自适应K值确定：支持通过肘部法则自动计算最佳聚类数目，也可接受用户预设K值。
• 多维度结果输出：提供聚类标签、聚类中心坐标、效果评估报告等多项结果。
• 交互式三维可视化：生成可交互的三维散点图，不同聚类以鲜明颜色区分，直观展示聚类效果。
• 全面的质量评估：内置轮廓系数等评估指标，量化分析聚类效果。
• 多格式数据支持：支持读取.mat、.txt、.csv等多种常见格式的点云数据文件。

使用方法

1. 准备数据：将三维点云数据保存为N×3矩阵格式（N为点数），存储为.mat、.txt或.csv文件。
2. 配置参数：在程序主入口处设置数据文件路径。可选择是否预设聚类数目K值，如不预设，系统将自动计算。
3. 运行系统：执行主程序。系统将自动完成数据加载、聚类分析、结果评估与可视化全过程。
4. 查看结果：程序运行后，将在命令行窗口输出聚类评估报告，并弹出窗口显示三维可视化图形。结果数据（如聚类标签、中心坐标）将保存至指定输出文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与执行入口，整合实现了完整的点云聚类分析流程。其主要功能包括：控制系统启动与流程顺序，调用函数读取并预处理来自不同格式文件的三维点云数据，根据用户输入或自动计算策略确定聚类数目，执行K-MEANS算法进行聚类计算并监控其迭代过程，计算轮廓系数等指标以评估聚类质量，生成包含聚类中心与评估报告的分析结果，驱动三维可视化引擎绘制并呈现交互式聚类效果图，以及最终将聚类标签等关键数据写入输出文件。