MATLAB多维度数据聚类分析系统

资 源 简 介

该系统集成K-means、DBSCAN等经典聚类算法，支持数据预处理、参数配置、结果评估与交互可视化。内置示例数据，一键演示即可直观对比不同算法的聚类效果，适用于多维数据自动分组分析。

详 情 说 明

MATLAB 多维度数据聚类分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的多维度数据聚类分析系统。系统集成了K-means、层次聚类和DBSCAN等多种经典聚类算法，能够对多维数据进行自动分组分析，并提供直观的可视化结果展示。系统内置示例数据集，支持用户一键运行演示，同时允许用户导入外部数据进行自定义分析，涵盖数据预处理、参数配置、结果评估和交互式可视化等完整分析流程。

功能特性

• 多算法集成：支持K-means聚类、层次聚类、DBSCAN密度聚类三种经典算法
• 内置数据集：提供鸢尾花数据集（150×4）、高斯混合数据（200×2）、环形分布数据（300×2）三组示例数据
• 外部数据支持：可导入CSV格式的数值矩阵数据（N×M维度）
• 灵活参数配置：可设置聚类数目K值范围（2-10）、距离度量方法（欧氏距离、曼哈顿距离等）
• 全面结果输出：

- 聚类标签向量（每个样本对应的聚类编号） - 聚类中心坐标（各类别的中心点位置） - 多种可视化图表（2D/3D散点图、聚类中心标记图） - 量化评估报告（轮廓系数值、效果对比雷达图、算法耗时统计）

• 交互式操作：支持数据点详细信息查看、参数动态调整与结果实时更新

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，系统图形界面将自动加载
2. 选择数据源：从内置示例数据集或外部CSV文件中选择分析数据
3. 配置参数：根据数据特性设置合适的聚类算法及相关参数
4. 执行分析：点击运行按钮，系统自动完成聚类计算与结果评估
5. 查看结果：在可视化界面中观察聚类效果，查阅评估报告
6. 交互优化：动态调整参数，实时比较不同算法的聚类效果

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图形用户界面的构建与事件处理、三种聚类算法的具体实现逻辑、多种数据预处理方法的集成、聚类效果评估指标的计算，以及2D/3D可视化组件的生成与交互控制。该文件负责协调各功能模块的协作，实现从数据加载、参数配置、算法执行到结果展示的完整分析流程，并确保用户能够通过直观的界面操作完成所有分析任务。