MATLAB实现欧氏距离K-means聚类分析与可视化

资 源 简 介

本项目提供基于欧氏距离的K-means聚类算法实现，支持自定义聚类数k，通过迭代优化中心点位置完成数据自动聚类，并集成可视化模块展示聚类结果与过程动态。

详 情 说 明

基于欧氏距离的K-means聚类算法实现与可视化

项目介绍

本项目实现了一个标准的K-means聚类算法，采用欧氏距离作为相似性度量标准。算法能够根据用户指定的聚类个数k值，自动对输入数据进行聚类分析。通过随机初始化聚类中心，迭代计算数据点与聚类中心之间的欧氏距离，不断优化聚类分配，直至聚类中心稳定或达到最大迭代次数。项目提供完整的聚类结果输出和直观的可视化展示。

功能特性

• 标准K-means算法实现：基于欧氏距离的完整聚类流程
• 灵活的参数配置：支持自定义聚类个数、最大迭代次数和随机种子
• 多维数据支持：可处理任意特征维度的数值数据
• 实时迭代监控：记录每次迭代的聚类中心变化过程
• 多维度可视化：支持二维和三维数据的散点图展示
• 聚类质量评估：提供SSE（误差平方和）等评估指标

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
2. 聚类个数k：正整数，指定要形成的聚类数量
3. 最大迭代次数：正整数，控制算法迭代上限（可选参数）
4. 随机种子：用于复现随机初始化结果（可选参数）

输出结果

1. 聚类标签向量：n×1的整数向量，表示每个样本所属的聚类编号
2. 最终聚类中心：k×m的矩阵，表示各聚类的中心点坐标
3. 迭代过程记录：包含每次迭代的聚类中心变化情况
4. 可视化图形：二维/三维散点图（当特征维度≤3时），用不同颜色区分不同聚类
5. 聚类质量评估：包含SSE（误差平方和）等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本

- 必需工具箱：基础MATLAB环境 - 推荐工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于增强功能）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了K-means聚类的完整流程。该文件实现了数据输入处理、算法参数配置、聚类核心计算、结果输出生成以及可视化展示等核心功能。具体包含数据预处理与验证、聚类中心初始化、基于欧氏距离的迭代优化、收敛条件判断、聚类结果评估以及多维数据的图形化展示能力。