基于MATLAB的K-Means聚类多维度数据自动分类实验系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了K-Means聚类算法的全流程实验系统，包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和可视化分析。支持多维数据自动聚类，评估聚类效果，帮助用户直观理解数据分布特征。

详 情 说 明

基于K-Means聚类算法的多维度数据自动分类实验系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的K-Means聚类算法实验系统，专门用于对多维数据集进行自动聚类分析。系统集成了数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和结果可视化等核心模块，能够自动完成聚类全过程并生成详细的评估报告，帮助用户深入理解数据分布特征和聚类效果。

功能特性

• 完整算法流程：实现K-Means聚类算法的完整迭代优化过程
• 灵活初始化：支持随机初始化和指定初始聚类中心两种方式
• 多维数据处理：兼容不同维度的数值型数据集
• 智能评估：提供轮廓系数、肘部法则等多种聚类质量评估指标
• 可视化展示：支持聚类结果的二维/三维散点图展示（含PCA降维功能）
• 收敛监控：实时追踪算法收敛过程并生成收敛曲线

使用方法

1. 准备数据：准备.mat或.csv格式的数值型矩阵数据，每行为一个样本，每列为一个特征
2. 设置参数：指定聚类数量k值（可选）、初始聚类中心（可选）、最大迭代次数和收敛阈值
3. 运行系统：执行主程序开始聚类分析
4. 查看结果：获取聚类标签、聚类中心坐标、可视化图表和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间以处理预期规模的数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据读取与预处理、聚类参数配置、K-Means算法执行、结果评估计算以及可视化图表生成。它负责协调整个聚类分析流程，从数据输入到最终结果输出的全过程控制，确保各模块间的数据传递和功能协同。