MATLAB高维数据自适应K-means聚类算法实现

资 源 简 介

本项目提供基于欧氏距离的自适应K-means聚类算法，支持多维数据处理。通过肘部法则自动确定最佳聚类数，包含聚类中心迭代可视化与轮廓系数评估功能，适用于数据挖掘与模式识别研究。

详 情 说 明

高维数据自适应K-means聚类算法实现

项目介绍

本项目实现了一种自适应的K-means聚类算法，专门针对高维数据处理需求。通过集成肘部法则自动确定最佳聚类数量，并结合多种数据预处理方法和可视化功能，为多维数据分析提供完整的聚类解决方案。算法支持欧氏距离计算，能够有效处理不同规模的数据集。

功能特性

• 自适应聚类：采用肘部法则在预设区间（默认2-10）自动寻找最优K值
• 多维数据支持：兼容N×D维数值矩阵输入，适应不同特征维度
• 数据预处理：提供Z-score标准化和Min-Max归一化两种数据处理方式
• 可视化分析：实时显示聚类中心迭代轨迹、SSE下降曲线和聚类效果热力图
• 效果评估：计算轮廓系数均值，生成详细的聚类质量评估报告

使用方法

1. 数据准备：准备.mat/.csv/.txt格式的数值矩阵文件（N个样本×D个特征）
2. 参数设置：

- 可选择手动指定聚类数K，或启用自动检测模式 - 根据数据特性选择标准化或归一化预处理方法

1. 执行聚类：运行主程序，算法将自动完成聚类分析
2. 结果获取：

- 聚类标签向量（N×1） - 最终聚类中心矩阵（K×D） - 迭代过程可视化图表 - 包含轮廓系数的评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、聚类参数配置、核心算法执行、结果可视化生成和性能评估输出等完整流程。具体实现了多维数据加载接口、自适应K值优化决策、聚类中心迭代计算引擎、动态图形绘制模块以及综合评估指标计算体系。