MATLAB实现的核模糊C均值聚类鸢尾花模式识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于核模糊C均值聚类算法，对鸢尾花数据集进行高效模式识别。包含数据预处理、高斯核计算、聚类中心迭代优化与结果评估，适用于数据聚类与分类研究。

详 情 说 明

基于核模糊C均值聚类的鸢尾花数据集模式识别与分析系统

项目介绍

本项目实现了经典的核模糊C均值聚类（KFCM）算法在鸢尾花数据集上的完整应用流程。通过引入高斯核函数将原始数据映射到高维特征空间，有效提升了聚类性能，特别适用于处理非线性可分的数据模式。系统集成了数据预处理、聚类分析、结果评估和可视化等功能，为鸢尾花数据的模式识别研究提供了一个完整的解决方案。

功能特性

• 数据加载与预处理：自动加载鸢尾花数据集并进行标准化处理
• 核函数计算：支持高斯核函数映射，可调节带宽参数σ
• 模糊聚类优化：基于迭代优化的聚类中心求解算法
• 结果评估：提供划分系数、划分熵等聚类有效性指标
• 可视化展示：生成聚类散点图、决策边界图和隶属度分布图

使用方法

1. 设置聚类参数：包括聚类数目（建议设为3）、模糊因子m、最大迭代次数和收敛阈值
2. 配置核函数参数：指定高斯核的带宽参数σ值
3. 运行主程序开始聚类分析
4. 查看输出的聚类中心矩阵、隶属度矩阵和聚类标签
5. 分析聚类有效性指标评估结果
6. 通过可视化图表观察聚类效果和分类边界

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持二维可视化显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据集的加载与标准化预处理、高斯核矩阵的计算与参数配置、模糊聚类中心的迭代优化求解、聚类结果的准确性评估与分析，以及多种可视化图表的生成与展示。该文件整合了从数据输入到结果输出的完整处理链条，提供了参数调节接口和结果输出功能。