MATLAB实现的RPCL聚类算法与可视化分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发RPCL（竞争惩罚聚类学习）算法，能够自主确定最优聚类数量，通过惩罚次要聚类中心提升聚类精度，并集成可视化分析功能，为数据挖掘提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的RPCL聚类算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目使用MATLAB编程实现了RPCL（Rival Penalized Competitive Learning，竞逐惩罚竞争学习）聚类算法。该算法能够通过竞争学习机制自动确定最优聚类数量，在训练过程中不仅奖励获胜的聚类中心，同时惩罚其最近竞争对手（次优聚类中心），从而实现更准确、更稳定的聚类结果。系统提供了从数据导入、参数配置、算法执行到结果分析与可视化的完整流程，适用于各类数值型数据的聚类分析任务。

功能特性

• 自适应聚类数量：RPCL算法能够自动确定数据集中合适的聚类数目，无需预先指定
• 完整的处理流程：包含数据预处理、参数设置、聚类执行、结果可视化和性能评估等功能模块
• 灵活的数据输入：支持.mat文件、.txt文本文件和Excel表格等多种数据格式
• 丰富的可视化展示：提供聚类结果散点图，支持2D和3D数据展示
• 全面的性能评估：计算轮廓系数、DB指数等多种聚类质量评估指标
• 动态过程记录：实时跟踪算法迭代过程中的聚类中心变化和收敛情况

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维的数值型矩阵数据（n为样本数，d为特征维度）
2. 参数设置：根据数据特性调整学习率、惩罚系数、最大迭代次数和收敛阈值等参数
3. 执行聚类：运行主程序，算法将自动进行竞争学习聚类过程
4. 结果分析：查看聚类标签、聚类中心坐标，分析性能评估指标
5. 可视化查看：通过散点图直观观察聚类效果（2D/3D）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 对于Excel文件支持，需要安装相应的IO工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据读取与验证、算法参数初始化、RPCL聚类过程执行、结果输出与保存、可视化图形生成以及聚类性能指标计算等完整流程。该文件作为整个项目的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保聚类分析流程的顺畅进行。