基于CA算法的数量型属性区间优化划分系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现综合分层与划分聚类优点的CA算法，动态优化数量型属性的区间划分。系统支持自适应聚类数调整，通过迭代计算淘汰低基数类别，获得准确反映数据分布特征的最优划分方案。

详 情 说 明

基于CA算法的数量型属性区间优化划分系统

项目介绍

本项目实现了一种综合分层聚类与划分聚类优点的CA（Clustering Algorithm）算法，专门用于数量型属性的区间划分优化。系统通过动态调整聚类数目，结合迭代优化机制和自适应阈值淘汰策略，能够自动获得准确反映数据分布特征的最优区间划分方案。该系统特别适用于数据离散化、特征工程等机器学习预处理场景。

功能特性

• 动态聚类算法：结合分层聚类与划分聚类的优势，实现高效的区间划分
• 自适应优化：自动调整聚类数目，淘汰基数不足的聚类类别
• 多指标评估：提供轮廓系数、类内方差等多种聚类质量评估指标
• 可视化输出：生成收敛曲线图和区间划分结果图表
• 参数可配置：支持初始聚类数、基数阈值、迭代次数等多参数灵活设置

使用方法

输入参数

1. 数值型数据矩阵：M×N维矩阵，M为样本数量，N为特征数量
2. 初始聚类数量：正整数，定义算法起始聚类数目
3. 类基数阈值：最小样本数阈值，用于淘汰规模过小的聚类
4. 最大迭代次数：正整数，控制算法执行上限
5. 收敛精度：浮点数，默认值为1e-6，定义算法收敛标准

输出结果

1. 最优聚类数目（整数值）
2. 区间划分边界点集合（K+1个边界值，K为最终聚类数）
3. 每个样本的类别标签（M×1向量）
4. 聚类质量评估指标（轮廓系数、类内方差等）
5. 迭代过程收敛曲线图
6. 区间划分结果可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，实现了完整的CA算法流程控制，包括数据预处理、聚类初始化、迭代优化计算、阈值淘汰判断、收敛条件检测、结果评估与可视化输出等关键功能模块的统一调度与执行。