MATLAB实现的MeanShift聚类中心自动检测系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MeanShift聚类分析实现，通过数据预处理、带宽优化与密度梯度爬升自动确定聚类中心和类别数量。适用于无监督学习场景，支持高效数据分组分析。

详 情 说 明

基于MeanShift的聚类中心及类别数目自动检测系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的MeanShift聚类分析解决方案，实现了无需预先指定类别数的自动聚类功能。系统通过核密度估计、梯度上升搜索等技术，能够智能识别数据中的聚类中心并确定最优类别数量。适用于无监督学习场景下的数据分组分析，特别适合探索性数据分析和模式发现任务。

功能特性

• 自动聚类中心识别：基于密度梯度爬升算法自动发现数据密集区域
• 自适应带宽选择：支持手动带宽设定和自动带宽优化算法
• 智能聚类合并：通过后处理算法合并相近聚类，避免过分割
• 多格式数据支持：兼容MATLAB数据文件(.mat)、文本文件(.txt/.csv)和直接矩阵输入
• 可视化展示：提供2D/3D聚类结果可视化，直观展示聚类效果
• 实例数据集：附带多个测试数据集，方便算法验证和快速上手

使用方法

基本使用

1. 准备输入数据（N×D维数值矩阵）
2. 运行主程序，可选择是否指定带宽参数
3. 查看输出结果：聚类中心坐标、样本标签、聚类数目
4. 分析可视化结果，验证聚类效果

参数设置

• 手动模式：直接指定带宽值进行聚类分析
• 自动模式：系统自动计算最优带宽参数

输出结果

• 聚类中心坐标矩阵（K×D维）
• 样本类别标签向量（长度为N）
• 最终聚类数目K
• 聚类散点图（2D/3D数据可视化）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、带宽参数计算与优化、基于密度梯度的聚类中心搜索、相近聚类合并处理以及结果可视化等核心功能模块，提供了从数据输入到结果输出的完整处理流程，用户可通过简单配置实现端到端的聚类分析。