MATLAB实现的动态聚类分析系统：融合C均值与ISODATA算法

资 源 简 介

本MATLAB项目综合应用C均值与ISODATA算法，实现动态聚类分析。系统先通过C均值进行基础聚类划分，再利用ISODATA动态调整聚类数量，支持自动合并相似类簇与分裂优化，提升聚类效果与自适应性。

详 情 说 明

基于C均值与ISODATA算法的动态聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一种结合C均值（K-means）算法与ISODATA算法的动态聚类分析系统。系统首先通过K-means算法进行初步聚类划分，再利用ISODATA算法的动态调整能力，实现对聚类数量的自适应优化。该系统能够根据数据分布特征自动合并相似聚类、分裂离散聚类，并动态调整聚类中心位置，最终输出经过优化的聚类方案及相应的质量评估指标。

功能特性

• 双算法融合：结合K-means的快速收敛性与ISODATA的动态调整能力
• 自适应聚类：根据数据分布自动确定最优聚类数量
• 智能合并分裂：基于阈值参数实现聚类的自动合并与分裂操作
• 全面评估：提供多种聚类质量评估指标（轮廓系数、DB指数等）
• 可视化支持：生成聚类结果的可视化图表（二维/三维散点图、中心轨迹图）
• 过程追踪：记录完整的聚类迭代过程与参数变化轨迹

使用方法

输入数据准备

• 数据矩阵：M×N数值矩阵（M为样本数，N为特征维度）
• 初始参数设置：

- 预期聚类数范围（最小/最大聚类数） - 最大迭代次数 - 聚类合并阈值（类间最小距离） - 聚类分裂阈值（类内最大标准差）

• 预处理选项：可选择数据归一化或标准化处理

运行流程

1. 配置输入参数与数据文件路径
2. 执行主程序启动聚类分析
3. 系统自动完成K-means初始化与ISODATA优化
4. 查看输出的聚类结果与评估报告

输出结果

• 最优聚类标签向量（M×1）
• 最终聚类中心矩阵（K×N）
• 聚类过程报告（迭代记录、聚类数变化、收敛曲线）
• 质量评估指标（轮廓系数、方差比、稳定性指标）
• 可视化图表（可选生成）

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上可用内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间
• 依赖工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据预处理、K-means聚类初始化、ISODATA动态调整算法、聚类有效性评估以及结果可视化生成。该文件通过协调各算法模块的执行流程，实现了从数据输入到结果输出的完整聚类分析管线，并提供参数配置接口供用户定制化使用。