MATLAB模糊C均值聚类分析与可视化工具包

资 源 简 介

该项目提供完整的模糊C均值聚类MATLAB实现，包含算法详细说明文档。支持标准聚类分析、硬分类与模糊分类对比，并可生成聚类结果可视化图表，便于数据分析与结果解读。

详 情 说 明

模糊C均值聚类分析及可视化工具包

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的模糊C均值聚类分析工具包，提供完整的算法实现、可视化分析和理论文档。工具包采用模糊逻辑算法，能够有效处理数据分类中的不确定性问题，适用于模式识别、数据挖掘和机器学习等多个领域。

功能特性

• 标准算法实现：完整实现模糊C均值聚类算法
• 分类对比分析：提供硬分类与模糊分类的对比分析模块
• 多维度可视化：生成聚类结果散点图、隶属度分布图和收敛曲线
• 性能评估报告：输出包含分割系数、分割熵等指标的质量评估
• 理论文档支持：提供完整的算法原理说明文档下载功能

使用方法

输入参数设置

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 聚类数目：正整数，指定期望的聚类数量
3. 模糊指数：大于1的实数，控制聚类模糊程度
4. 终止条件：最大迭代次数和收敛阈值参数
5. 初始化选项：随机初始化或指定初始聚类中心

输出结果

• 隶属度矩阵（n×c维）
• 聚类中心坐标（c×d维）
• 硬分类聚类标签
• 聚类质量评估指标
• 多维度可视化图表
• 详细分析报告（PDF格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件实现了模糊C均值聚类的核心算法流程，包括数据预处理、聚类中心初始化、隶属度矩阵迭代更新、收敛条件判断以及结果输出等功能。该文件整合了算法计算、性能评估和可视化模块，能够完成从数据输入到分析报告生成的全流程处理。