MATLAB模糊c均值聚类算法实现与可视化分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的模糊c均值聚类算法，支持多维数据的聚类分析与可视化。系统自动优化聚类中心、计算隶属度矩阵，内置聚类数确定与质量评估功能，并提供直观的聚类分布图表生成。

详 情 说 明

模糊C均值聚类算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了完整的模糊C均值聚类(FCM)算法，提供了从数据预处理到聚类结果分析的全流程解决方案。系统不仅支持多维数据的模糊聚类分析，还集成了聚类质量评估和结果可视化功能，能够帮助用户深入理解数据的内在聚类结构。

功能特性

• 完整的FCM算法实现：支持聚类中心迭代优化、隶属度矩阵计算和硬聚类标签分配
• 智能聚类数确定：集成多种聚类有效性指标，自动确定最佳聚类数目
• 多维数据支持：适用于任意特征维度的数据集聚类分析
• 参数灵活配置：可自定义模糊指数、最大迭代次数和收敛阈值等关键参数
• 全面可视化分析：提供聚类分布散点图、隶属度热力图、目标函数收敛曲线等多种可视化图表
• 聚类质量评估：计算划分系数、划分熵等指标，量化评估聚类效果

使用方法

基本调用方式

% 加载数据矩阵（N×M，N为样本数，M为特征维度） data = load('your_data.mat');

% 设置聚类参数 options.clusterNum = 3; % 聚类数目（可选，支持自动确定） options.fuzzyExponent = 2; % 模糊指数（默认2） options.maxIterations = 100;% 最大迭代次数（默认100） options.tolerance = 1e-5; % 收敛阈值（默认1e-5）

% 执行模糊聚类分析 results = main(data, options);

输出结果说明

算法返回包含以下内容的结构体：

• centers: C×M聚类中心矩阵
• membership: N×C隶属度矩阵
• labels: N×1硬聚类标签向量
• objectiveValues: 目标函数收敛历史
• validityIndices: 聚类有效性指标评估结果
• visualizations: 各类可视化图表句柄

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱: Image Processing Toolbox（用于高级可视化）
• 内存要求: 取决于数据集大小，建议4GB以上RAM

文件说明

主要执行文件实现了系统的核心功能集成，包括数据处理与验证、模糊聚类算法执行、聚类质量评估指标计算以及多种可视化图表的生成。该文件协调各功能模块的工作流程，提供统一的用户接口，确保从数据输入到结果输出的完整分析链路高效运行。同时支持参数灵活配置和异常处理机制，保证算法执行的稳定性和可靠性。