基于MATLAB的K均值聚类数据分类系统

资 源 简 介

该项目实现了经典的K均值聚类算法，可自动将数据对象划分为K个类别。通过迭代优化过程实现类内相似性最大化与类间差异性最大化，适用于多维数据的智能分类分析。

详 情 说 明

基于K均值聚类的数据对象分类系统

项目介绍

本项目实现经典的K均值聚类算法，用于将n个数据对象自动划分到K个类别中。通过迭代优化过程，使得同一类别内的数据对象相似性最大化，而不同类别间的数据对象差异性最大化。算法能够自动计算每个数据点的类别归属，并动态更新各类别的中心点，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数为止。系统支持用户自定义关键参数，并提供聚类结果的可视化展示功能。

功能特性

• 核心算法：实现经典的K均值聚类算法
• 距离计算：采用欧氏距离作为数据对象间的相似性度量标准
• 参数可配置：支持自定义聚类数目K、最大迭代次数和收敛阈值
• 优化过程：通过迭代方式更新中心点位置，逐步优化聚类结果
• 结果评估：提供类内平方和等指标评估聚类质量
• 可视化支持：直观展示最终的聚类分布情况（适用于二维/三维数据）

使用方法

输入参数

• 数据矩阵：n×d维数值矩阵，n为样本数量，d为特征维度
• 聚类数目K：正整数，指定期望划分的类别数量
• 最大迭代次数（可选）：正整数，控制算法最大迭代次数，默认值为100
• 收敛阈值（可选）：正小数，用于判断中心点变化是否收敛，默认值为1e-4

输出结果

• 类别标签：长度为n的向量，每个元素表示对应样本的聚类归属（1到K的整数）
• 类中心点：K×d维矩阵，表示每个类别的最终中心坐标
• 迭代次数：算法实际运行的总迭代次数
• 类内平方和：每个类别的样本到其中心点的距离平方和，用于评估聚类质量

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了完整的K均值聚类流程，包含数据输入处理、算法参数初始化、迭代聚类计算、结果评估与可视化展示等核心功能模块。具体实现了聚类中心的初始化选择、数据点与中心点的距离计算、类别标签的动态分配、中心点的迭代更新、收敛条件判断以及最终结果的综合输出与图形化呈现。