MATLAB聚类算法对比分析：谱聚类与K-Means实现项目

资 源 简 介

本项目完整实现谱聚类算法及K-Means基准对比，支持高斯核相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵计算与特征分解，提供聚类性能评估与可视化分析工具。

详 情 说 明

基于谱聚类与K-Means对比分析的MATLAB聚类算法实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的谱聚类算法框架，并与经典的K-Means聚类算法进行系统性的性能对比分析。通过构建相似度矩阵、计算图拉普拉斯算子、特征值分解等关键技术步骤，展示了谱聚类在处理复杂数据结构，特别是非线性可分数据集上的优越性能。项目提供了全面的可视化分析和量化评估指标，为聚类算法的研究和应用提供有力支持。

功能特性

• 基准算法实现：集成标准的K-Means聚类算法作为性能对比基准
• 灵活的相似度计算：支持高斯核函数等多种相似度度量方式，可调节参数配置
• 完整的谱聚类流程：包含相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵计算、特征分解等核心模块
• 多维评估体系：提供轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等多种聚类质量评估指标
• 直观可视化展示：并排对比两种算法的聚类效果，展示特征谱分布和收敛过程
• 非线性数据处理能力：验证谱聚类在复杂数据结构上的优势

使用方法

输入参数

• 数据矩阵：N×D维数值矩阵，其中N为样本数量，D为特征维度
• 聚类数量：正整数K，指定目标聚类数目
• 算法参数：相似度核函数参数（如高斯核的σ值）、最大迭代次数等
• 初始中心点：可选的初始种子点，用于K-Means算法初始化

输出结果

• 聚类标签：N×1向量，标识每个样本的聚类归属
• 聚类中心：K×D矩阵，展示各簇的中心坐标
• 性能报告：包含轮廓系数、CH指数等量化评估结果
• 对比图表：并排显示两种算法的聚类效果可视化
• 收敛分析：算法迭代过程中的目标函数变化曲线
• 特征谱分析：拉普拉斯矩阵特征值的分布情况展示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了项目完整的聚类分析流程，包含数据加载与预处理、相似度矩阵构建、谱聚类核心计算、K-Means基准算法执行、聚类结果可视化展示以及性能评估指标计算等核心功能。该文件通过模块化设计整合了所有关键技术组件，提供了从数据输入到结果输出的端到端解决方案，用户可通过调整参数配置灵活控制算法行为并获取详细的对比分析报告。