MATLAB交互式t-SNE聚类可视化分析工具

资 源 简 介

基于MATLAB的交互式聚类可视化工具，使用t-SNE高效降维并自动选参，支持多种聚类算法和实时可视化。用户可直观探索高维数据结构，以交互方式深度分析聚类结果。

详 情 说 明

MATLAB交互式t-SNE聚类可视化工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的交互式数据可视化与分析工具，核心功能是使用t-SNE算法对高维数据进行非线性降维，并通过集成多种聚类方法实现数据的智能分组。工具提供了直观的可视化界面，让用户能够交互式地探索高维数据的聚类结构，无需编程即可完成从数据导入到聚类分析的全流程。

功能特性

• 智能参数优化：自动寻找t-SNE算法的最优困惑度和学习率参数
• 多算法集成：支持K-means、DBSCAN、层次聚类等多种聚类算法
• 交互式可视化：提供2D/3D动态散点图，支持数据点选择和实时探索
• 多样化输入支持：兼容数值矩阵、CSV/Excel文件、MAT文件等多种数据格式
• 聚类质量评估：自动计算轮廓系数、戴维森堡丁指数等评估指标
• 结果导出功能：支持聚类标签、高质量图表和分析报告的导出

使用方法

1. 数据准备：准备N×D维数值数据矩阵（N为样本数，D为特征数）
2. 启动工具：运行主程序文件，图形界面将自动打开
3. 数据导入：通过界面选择文件或直接输入数据矩阵，可选是否导入真实标签
4. 参数设置：选择自动优化或手动设置t-SNE参数和聚类算法参数
5. 执行分析：点击运行按钮，系统自动完成降维和聚类分析
6. 结果探索：在交互式图形中选择聚类点、查看详细信息、调整可视化效果
7. 导出结果：保存聚类标签、评估报告和定制化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上（处理大型数据集时建议16GB+）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的工具功能，包括图形用户界面的创建与布局、各类回调函数的定义实现、数据导入与预处理模块、t-SNE降维计算核心、多种聚类算法集成、可视化渲染引擎、交互操作处理逻辑以及结果导出系统的全部功能。该文件构成了整个应用程序的运行框架，确保各功能模块间的协同工作与数据流转。