基于ISODATA算法的MATLAB非监督聚类分析系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）算法，支持对多维数据集进行自动聚类分析。系统能动态调整聚类数量与结构，适用于无标签数据的智能分类场景，为数据挖掘提供高效工具。

详 情 说 明

基于ISODATA算法的非监督聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique，迭代自组织数据分析技术）算法的非监督聚类分析方法。该系统能够自动对输入的多维数据集进行聚类划分，无需预先指定聚类数目。通过迭代计算，算法可以动态调整聚类中心、合并相似类别或分裂离散类别，并最终输出合理的聚类结果及可视化分析图表，适用于模式识别、数据挖掘等领域的无标签数据分类任务。

功能特性

• 自适应聚类数目：无需预设聚类数，算法根据数据分布自动确定最优类别数量
• 动态类别调整：在迭代过程中自动合并相似聚类或分裂离散聚类
• 多格式数据支持：支持MATLAB数据文件(.mat)、文本文件(.txt/.csv)或直接矩阵输入
• 聚类效果评估：提供类内距离、类间距离等多种聚类质量评估指标
• 结果可视化：生成二维/三维散点图（PCA降维显示）和聚类中心轨迹图
• 参数可配置：允许用户自定义初始聚类中心、最大迭代次数、合并/分裂阈值等参数

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备N×M维数值型矩阵数据（N为样本数量，M为特征维度）
2. 设置参数：根据需要配置算法参数（可选，使用默认参数亦可）
3. 运行算法：执行主程序开始聚类分析
4. 查看结果：获取聚类标签、聚类中心矩阵和评估指标
5. 可视化分析：查看生成的聚类可视化图表

参数说明

主要可配置参数包括：

• 初始聚类中心
• 最大迭代次数
• 最小类别样本数
• 合并阈值
• 分裂阈值

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：根据数据集大小而定，建议不少于4GB RAM

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、ISODATA算法核心逻辑执行、聚类结果评估与指标计算，以及多种可视化图表的生成功能。它作为整个系统的入口点，负责协调各模块工作流程，完成从原始数据输入到最终聚类结果输出的完整分析过程。