MATLAB实现基于K-Means聚类的兰花品种自动识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用K-Means聚类算法，通过计算花朵特征数据的欧氏距离将兰花样本自动划分为k个类别。系统迭代优化聚类质心，实现类内相似度最大化与类间差异最优化，为兰花品种识别提供高效的自动化解决方案。

详 情 说 明

基于K-Means聚类的兰花品种自动识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的兰花品种自动识别系统，采用经典的K-Means聚类算法对兰花特征数据进行无监督分类。系统通过计算样本间的欧氏距离，将150个兰花样本基于萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征自动划分为k个类别。该算法通过迭代优化质心位置，实现类内样本相似度最大化、类间相似度最小化的目标，并提供了完整的聚类评估和可视化分析功能。

功能特性

• 核心算法：实现标准K-Means聚类算法，支持欧氏距离计算和质心迭代优化
• 灵活参数：可自定义聚类数量k值、最大迭代次数和初始质心选择策略
• 完整流程：包含数据预处理、聚类执行、结果评估和可视化全流程
• 多维可视化：提供聚类结果的2D/3D散点图展示，支持不同特征组合的可视化分析
• 质量评估：自动计算轮廓系数、类内距离和等聚类质量指标
• 过程监控：记录每次迭代的质心变化和距离收敛情况，便于算法调试分析

使用方法

输入参数说明

1. k值：指定期望的聚类数量（正整数）
2. 兰花数据集：包含150个样本，每个样本具有4个特征维度（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）
3. 最大迭代次数：算法停止条件，默认设置为100次
4. 初始质心选择：支持随机初始化或用户指定初始质心坐标

输出结果

1. 聚类标签：每个样本对应的聚类编号（1×150向量）
2. 质心坐标：最终得到的k个聚类中心点坐标（k×4矩阵）
3. 迭代记录：详细的迭代过程数据，包括质心变化轨迹和距离收敛情况
4. 可视化图表：聚类结果的二维/三维散点图展示
5. 评估指标：轮廓系数、类内距离和等聚类质量评估结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理可视化渲染

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、聚类参数配置、K-Means算法核心逻辑执行、聚类结果可视化展示以及聚类质量评估等关键功能模块，构成了完整的兰花品种自动识别流程。