MATLAB实现动态聚类算法的点阵图可视化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现动态聚类算法，对样本数据进行快速聚类分析，动态调整聚类中心，并将聚类结果实时可视化为点阵图。系统支持迭代过程动态展示，便于直观观察聚类中心移动与数据点分组。

详 情 说 明

动态聚类点阵图可视化系统

项目介绍

本项目实现了一种动态聚类算法，能够对输入的样本数据进行快速聚类分析，并在图形化界面中实时展示聚类过程。系统通过动态调整聚类中心，直观展示数据点分组变化，帮助用户深入理解聚类算法的迭代流程与收敛特性。

功能特性

• 动态聚类分析：支持K-means等动态聚类算法，实时计算聚类中心移动轨迹
• 参数灵活配置：可设置聚类数量(K值)、最大迭代次数、距离度量方式及初始中心点策略
• 实时可视化：动态展示每一轮迭代过程中数据点归属变化和聚类中心移动
• 多维度支持：兼容二维/三维数据可视化，不同类别以鲜明色彩区分
• 交互式界面：提供友好的GUI界面，支持过程控制和结果导出

使用方法

1. 数据输入：准备二维/多维数值矩阵数据文件（每行为样本，每列为特征）
2. 参数设置：在界面中设置聚类参数（K值、迭代次数、距离度量等）
3. 运行分析：启动聚类计算，系统将自动展示动态迭代过程
4. 结果查看：观察实时更新的点阵图，获取聚类标签、中心坐标等数值结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持图形显示功能
• 建议内存4GB以上（适用于大规模数据集处理）

文件说明

main.m文件作为系统主入口，整合了数据处理、算法核心、可视化呈现三大模块。具体实现了数据加载与预处理功能、聚类算法参数配置界面、动态迭代计算引擎、实时图形渲染系统以及结果导出机制，确保整个聚类分析流程的完整性与用户体验的流畅性。