MATLAB矩阵聚类分析工具 - 基于欧几里得距离的智能数据分组系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了高效的矩阵聚类分析，通过欧几里得距离计算与K-means/层次聚类算法，自动对输入数值矩阵进行智能分组。简化数据聚类流程，适用于模式识别与数据挖掘场景，提升分析效率。

详 情 说 明

基于欧几里得距离的矩阵聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于欧几里得距离的聚类分析算法，能够自动对用户输入的数值矩阵进行聚类划分。系统通过计算数据点之间的欧几里得距离，运用聚类算法（如K-means或层次聚类）将相似的数据点归类到同一簇中。用户无需设置复杂的参数，仅需提供数据矩阵即可获得聚类结果，同时支持可视化展示聚类分布。

功能特性

• 自动聚类分析：基于欧几里得距离自动识别数据中的聚类结构
• 多算法支持：集成K-means聚类算法和层次聚类算法
• 智能参数选择：自动确定最佳聚类数量，无需用户干预
• 可视化展示：提供二维或三维散点图直观展示聚类结果
• 结果输出完整：同时输出聚类标签、聚类中心和可视化图表

使用方法

1. 准备输入数据：准备一个 (m times n) 的数值矩阵，其中 (m) 为样本数量，(n) 为特征维度。矩阵元素应为实数，缺失值需预先处理。

示例输入矩阵格式： [ begin{bmatrix} 1.2 & 3.4 & 5.6 \ 2.1 & 4.3 & 6.5 \ 0.9 & 3.8 & 5.2 \ vdots & vdots & vdots end{bmatrix} ]

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

- 数据预处理和标准化 - 欧几里得距离计算 - 聚类算法执行 - 结果分析和可视化

1. 获取输出结果：系统将生成以下三类输出：

- 聚类标签向量：(m times 1) 的整数向量，标识每个样本所属的簇编号 - 聚类中心矩阵：(k times n) 的矩阵，表示每个簇的中心点坐标 - 聚类效果图：根据特征维度自动选择二维或三维散点图展示聚类分布

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少 4GB 内存（建议 8GB 以上）
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了数据读取预处理、距离矩阵计算、聚类算法执行、结果评估与可视化展示等核心功能模块。该文件实现了从原始矩阵输入到最终聚类结果输出的完整流程，包含自动化参数优化机制和多种可视化方案选择，确保用户无需进行复杂配置即可获得准确的聚类分析结果。程序采用模块化设计，具有高度的可扩展性和易维护性。