基于K-means聚类的MATLAB人脸图像自动分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现人脸图像的自动化聚类分析，通过K-means算法进行高效分类。系统支持聚类结果可视化、聚类质量评估（如轮廓系数）及不同K值对比，并提供聚类中心特征的可视化展示，适用于人脸分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于K-means聚类的人脸图像自动分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K-means聚类算法的人脸图像自动分类系统。系统能够对人脸图像数据集进行自动化聚类分析，通过特征提取和聚类计算，将相似的人脸图像自动归为同一类别。该系统提供了完整的聚类效果评估和可视化功能，支持不同K值的对比分析，为人脸图像的无监督分类提供有效的解决方案。

功能特性

• 自动化聚类分析：实现人脸图像的自动化聚类处理
• 结果可视化：生成二维/三维散点图直观展示聚类结果
• 质量评估：提供轮廓系数等聚类质量评估指标
• 多K值对比：支持设置多个K值进行效果对比分析
• 特征可视化：展示聚类中心的人脸特征向量
• 统计分析：输出每类样本数量及比例等统计信息

使用方法

数据准备

1. 准备人脸图像数据集（支持.jpg、.png等常见格式）
2. 确保图片尺寸统一（建议调整为固定分辨率）
3. 将图像文件整理到指定目录

参数设置

1. 设置聚类数量K值（可设置多个值进行对比）
2. 配置可选参数：最大迭代次数、收敛阈值、初始化方法
3. 运行主程序开始聚类分析

结果获取

系统将生成以下输出结果：

• 每张图片对应的类别编号
• 聚类中心特征向量
• 聚类效果可视化图表
• 聚类质量评估报告
• 分类结果统计分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 足够的内存空间（根据数据集大小调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、人脸特征的提取与标准化、K-means聚类算法的执行与参数优化、聚类结果的评估与可视化展示，以及最终分析报告的生成与输出。该文件整合了完整的处理流程，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。