MATLAB实现基于模糊聚类与FCM算法的数据分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个基于模糊C均值（FCM）的无监督学习系统，能够对多维数据进行智能聚类分析，自动划分模糊类别并输出隶属度与聚类中心，适用于模式识别和数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于模糊聚类与模糊C均值（FCM）的数据分类与模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模糊聚类算法的智能数据分析系统，核心采用模糊C均值（FCM）算法对多维数据进行自动分类。系统能够将数据点划分至多个模糊类别，并计算每个数据点属于不同类别的隶属度概率。该系统适用于无监督学习场景下的模式识别、数据压缩以及异常检测等任务，用户可根据需要自定义关键参数，并通过可视化工具直观分析聚类结果。

功能特性

• 核心算法：实现了经典的模糊C均值（FCM）聚类算法。
• 参数自定义：支持用户自定义聚类数目、最大迭代次数和收敛阈值。
• 多维数据处理：能够处理具有多个特征维度的数值型数据。
• 多种结果输出：提供聚类中心、隶属度矩阵以及基于最大隶属度的硬分类标签。
• 结果可视化：集成数据降维技术（如PCA），可生成聚类分布散点图（针对二维或三维数据）和算法收敛过程曲线图，便于分析。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的数据保存为支持的格式（如 .mat, .csv, .txt），确保其为数值型矩阵（N个样本×M个特征）。
2. 设置参数：在主运行脚本中，指定数据文件路径，并可选择性地设置聚类数目、最大迭代次数和收敛阈值（如不设置将使用默认值）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行模糊聚类计算。
4. 获取结果：程序运行结束后，将在命令行或指定输出区域显示聚类中心、隶属度矩阵等关键结果，并自动弹出窗口展示可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具包：MATLAB 基本环境，建议使用安装了统计和机器学习工具箱的版本以确保完整功能。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑与控制流，主要负责读取用户指定的数据文件，初始化模糊C均值算法的各项参数，并调用相应的函数模块执行迭代聚类计算过程。其功能还包括监控算法的收敛状态，在达到最大迭代次数或收敛条件后终止计算，最终负责整合聚类中心、隶属度矩阵等结果并进行输出，同时启动可视化程序生成结果图表。