MATLAB模糊C均值聚类分析与可视化工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了模糊C均值（FCM）无监督聚类算法，支持多维数据的自动类别识别，内置聚类结果可视化和性能评估模块。适用于数据分析、模式识别研究，提供完整算法步骤演示。

详 情 说 明

基于模糊C均值(FCM)的无监督聚类识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模糊C均值(FCM)聚类分析系统。通过模糊聚类算法对多维数据进行无监督分类，能够自动识别数据内在的类别结构，并提供全面的结果分析和可视化展示。系统包含算法核心实现、聚类有效性验证和结果可视化模块，适用于数据挖掘、模式识别等领域的研究和应用。

功能特性

• 模糊聚类分析：实现标准FCM算法，支持自定义聚类数目和模糊参数
• 自动类别识别：通过聚类有效性指标辅助确定最佳聚类数目
• 多维数据支持：处理任意维度的数值数据，支持CSV/TXT格式导入
• 结果可视化：提供聚类结果散点图、隶属度分布图和迭代收敛曲线
• 性能评估：计算划分系数、划分熵等聚类有效性指标
• 参数优化：支持算法参数调优以获得最佳聚类效果

使用方法

1. 数据准备：将待聚类数据保存为CSV或TXT格式，每行代表一个样本，每列代表一个特征
2. 参数设置：在配置文件中指定聚类数目、模糊因子、最大迭代次数和收敛阈值
3. 运行分析：执行主程序开始聚类分析过程
4. 结果查看：系统自动生成聚类中心、隶属度矩阵、可视化图表和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求取决于数据规模，建议至少4GB RAM

文件说明

主程序文件整合了完整的FCM聚类流程，包括数据读取与预处理、聚类算法核心计算、结果可视化展示以及性能评估报告生成。该文件实现了模糊C均值聚类的主要计算步骤，包含隶属度矩阵迭代更新、聚类中心优化、收敛条件判断等功能模块，同时负责协调各子模块间的数据传递和流程控制，最终输出完整的聚类分析结果。