MATLAB模糊聚类分析工具箱发布

资 源 简 介

提供完整的模糊聚类算法实现与分析功能，支持FCM、Gustafson-Kessel等多种方法，包含数据预处理、聚类可视化和有效性评估模块，支持GUI与命令行调用。

详 情 说 明

MATLAB模糊聚类分析工具箱

项目介绍

MATLAB模糊聚类分析工具箱是一个功能完整的模糊聚类算法实现与分析平台。该工具箱提供了多种先进的模糊聚类方法，包含从数据预处理到结果可视化的全流程分析功能。用户既可通过直观的GUI界面进行操作，也可通过命令行直接调用算法，满足不同层次用户的需求。

功能特性

• 多种聚类算法：支持FCM（模糊C均值）、Gustafson-Kessel等主流模糊聚类方法
• 完整的分析流程：包含数据预处理、聚类执行、有效性评估和结果可视化模块
• 灵活性参数设置：可自定义聚类数量、模糊指数、最大迭代次数、收敛阈值等关键参数
• 全面的评估体系：提供分区系数、分类熵等多种聚类有效性指标计算
• 丰富的可视化：支持二维/三维散点图展示，可标记聚类边界与中心点
• 多格式支持：支持MAT和CSV格式的数据输入与结果导出

使用方法

数据输入

• 准备数值矩阵数据（.mat或.csv格式），每行代表一个样本，每列代表一个特征
• 通过GUI界面选择数据文件或命令行直接加载数据

参数设置

• 指定聚类数量、模糊指数（通常为1.5-2.5）、最大迭代次数和收敛阈值
• 可选择不同的聚类算法和有效性评估指标

执行分析

• GUI模式：点击运行按钮启动聚类分析流程
• 命令行模式：调用相应函数并传入参数

结果输出

• 获取聚类隶属度矩阵和聚类中心坐标
• 查看聚类有效性评估报告
• 可视化聚类结果散点图
• 导出聚类结果至MAT或CSV文件

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括图形用户界面的初始化与事件处理、多种模糊聚类算法的调度执行、数据预处理与结果后处理模块的协调工作，以及聚类结果的可视化展示与报告生成。该文件作为整个工具箱的入口点，负责各功能模块的统一管理和用户交互流程控制。