基于MATLAB的模糊C均值聚类算法实现与可视化教学工具

资 源 简 介

本项目完整实现了标准模糊C均值（FCM）聚类算法，支持多维数据处理，提供算法原理注释与步骤说明。集成2D/3D聚类结果可视化模块及性能评估功能，适合聚类算法教学与实践应用。

详 情 说 明

模糊C均值聚类算法实现与可视化教学工具

项目介绍

本项目是一个基于模糊C均值(FCM)聚类算法的教学与可视化工具，集成了完整的算法实现、原理说明、结果可视化和性能评估功能。旨在帮助用户理解和掌握模糊聚类的基本原理及应用，支持多维数据处理和交互式参数调整，适用于教学演示和聚类分析研究。

功能特性

• 标准FCM算法实现：完整实现模糊C均值聚类算法，支持任意维度数据聚类
• 数学原理注释：代码中包含详细的算法步骤说明和数学公式注释
• 多维数据可视化：提供2D/3D聚类结果散点图展示，支持不同视角观察
• 性能评估体系：内置划分系数(PC)、划分熵(PE)等聚类质量评估指标
• 教学资源丰富：包含示例数据集和参数调优指导，便于学习使用

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维数据矩阵，n为样本数，d为特征维度
2. 参数设置：

- 聚类数目：指定期望的聚类个数（正整数） - 模糊指数：控制聚类模糊程度（默认m=2，需大于1） - 最大迭代次数：设置算法收敛条件（正整数） - 终止容差：定义算法收敛精度（小正数）

1. 执行聚类：运行主程序开始聚类分析
2. 结果分析：查看输出的隶属度矩阵、聚类中心、性能指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了模糊C均值聚类的核心处理流程，包括数据读入与预处理、算法参数初始化、迭代优化计算、聚类结果输出以及可视化展示等功能模块。该文件整合了隶属度矩阵更新、聚类中心计算、目标函数收敛判断等关键算法步骤，并生成完整的性能评估报告和图形化输出结果。