基于RPCL竞争学习的MATLAB动态聚类系统

资 源 简 介

本项目实现RPCL竞争学习聚类算法，采用动态竞争机制自动确定最佳聚类数量，无需预设聚类中心个数。适用于各类数据的无监督聚类分析，提供高效的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于RPCL竞争学习的MATLAB动态聚类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于RPCL（Rival Penalized Competitive Learning，竞争者惩罚竞争学习）的动态聚类算法。该系统能够通过竞争学习机制自动确定数据集的最佳聚类数量，无需预先指定聚类中心个数。RPCL算法通过"胜者增强、竞争者惩罚"的策略，在训练过程中动态调整聚类中心的位置和数量，最终获得高质量的聚类结果。

功能特性

• 自适应聚类: 自动调整聚类中心数量，无需预先设定聚类个数
• 动态竞争机制: 采用胜者增强、竞争者惩罚的学习策略
• 可视化分析: 提供聚类过程动态演示和结果可视化展示
• 性能评估: 计算多种聚类质量评估指标
• 参数灵活: 支持多种学习率参数和收敛条件设置
• 数据处理: 内置数据标准化和预处理功能

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据: 准备M×N的数据矩阵，其中M为样本数量，N为特征维度
2. 设置参数: 配置学习率(eta_w, eta_l)、最大迭代次数、收敛阈值等参数
3. 执行聚类: 运行主程序进行RPCL聚类分析
4. 查看结果: 分析聚类结果、可视化图表和评估指标

参数说明

核心参数:

• eta_w: 胜者学习率（通常设置为0.001-0.1）
• eta_l: 竞争者惩罚率（通常为胜者学习率的1/10-1/5）
• max_iters: 最大迭代次数（默认500）
• convergence_threshold: 收敛阈值（默认1e-6）

数据预处理:

• 支持数据归一化和标准化选项
• 可自定义数据变换参数

系统要求

• MATLAB版本: R2016b或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求: 建议4GB以上内存（根据数据规模调整）
• 显示要求: 支持图形显示功能（用于可视化输出）

文件说明

主程序文件实现了RPCL聚类算法的完整流程，包括数据加载与预处理、参数初始化、竞争学习迭代过程、聚类中心动态调整机制、结果可视化展示以及聚类质量评估分析。该文件整合了算法核心模块，通过向量化编程优化计算效率，提供用户交互接口和完整的输出报告生成功能。