基于K-means算法的数据聚类与码本生成MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现完整的K-means聚类分析系统，支持自动多维数据聚类与最优K值确定（肘部法则），可生成码本并进行可视化分析，适用于模式识别与数据压缩场景。

详 情 说 明

基于K-means算法的数据聚类与码本生成系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-means聚类分析系统，专门用于多维数据的自动聚类分析与码本生成。系统能够有效识别数据中的自然分组模式，生成代表聚类中心的码本向量，并全面评估聚类质量。该系统可广泛应用于数据压缩、模式识别、图像分割和数据挖掘等领域。

功能特性

• 智能聚类分析：自动对多维数据进行聚类划分，识别数据内在结构
• 灵活的K值确定：支持用户指定聚类数量或通过肘部法则自动确定最优K值
• 码本生成：提取聚类中心点形成码本向量，便于数据表征和压缩
• 可视化展示：提供2D/3D聚类分布图和中心点位置可视化
• 质量评估：计算轮廓系数、类内距离等多种聚类质量指标
• 算法优化：实现高效的K-means算法，支持多种中心点初始化策略

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：N×D维数值矩阵，N为样本数量，D为特征维度
2. 聚类参数：K值（聚类数量）或自动确定K值的参数范围
3. 算法参数：最大迭代次数、收敛阈值、初始中心点选择方法
4. 标准化参数：可选是否对数据进行Z-score标准化处理

输出结果

1. 聚类标签：N×1向量，标示每个样本所属的聚类编号
2. 码本矩阵：K×D矩阵，包含K个聚类中心点的坐标
3. 质量报告：包含类内距离、类间距离、轮廓系数等评估指标
4. 可视化图形：聚类散点图（支持2D/3D投影）、聚类中心分布图
5. 过程记录：迭代次数、每次迭代的中心点变化轨迹

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 足够的内存空间以处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、聚类分析、结果评估和可视化展示等核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程，包括参数配置、算法执行、质量分析和图形生成等关键操作。