基于MATLAB的高效K均值聚类算法与可视化工具

资 源 简 介

该项目通过MATLAB实现完整的K均值聚类算法，支持多维数据自动聚类。用户可自定义聚类数量k，算法迭代优化质心分布并生成聚类结果。同时提供2D/3D可视化功能，直观展示数据分组效果。

详 情 说 明

基于MATLAB的K均值聚类算法实现与可视化分析工具

项目介绍

本项目提供了一个完整的K均值聚类算法实现，支持对多维数据进行自动聚类分析。工具集成了数据预处理、聚类计算、结果可视化和质量评估等核心功能，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。通过直观的可视化界面和详细的评估报告，帮助用户深入理解数据分布特征和聚类效果。

功能特性

• 完整的K均值算法实现：基于Lloyd迭代优化方法，支持自定义聚类数量、最大迭代次数和收敛阈值
• 智能参数选择：内置肘部法则自动确定最优聚类数量，支持随机或指定初始质心选择方式
• 数据预处理：提供数据归一化和缺失值处理功能，确保聚类分析质量
• 多维可视化：支持2D/3D散点图展示聚类结果，直观呈现数据分布
• 质量评估体系：计算轮廓系数、类内距离等多种评估指标，量化聚类效果
• 结果导出功能：支持将聚类标签、质心坐标等结果导出保存

使用方法

1. 准备数据：准备数值型矩阵数据（N×D维），N为样本数量，D为特征维度
2. 设置参数：指定聚类数量k（可选自动计算），设置迭代参数和初始质心选择方式
3. 运行分析：执行聚类算法，算法将自动进行迭代优化直至收敛
4. 查看结果：分析生成的聚类标签、质心坐标、收敛曲线和评估报告
5. 可视化展示：通过2D/3D散点图直观观察聚类分布情况
6. 导出结果：保存聚类结果用于后续分析

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，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、聚类参数配置、核心算法执行、结果可视化展示以及分析报告生成等完整流程。它负责协调各功能模块的调用顺序，处理用户输入参数，监控算法迭代过程，并最终输出聚类分析的全部结果和可视化图形。