MATLAB实现的NJW谱聚类算法自适应分析工具

资 源 简 介

本项目基于NJW谱聚类算法，提供完整的数据聚类与可视化解决方案。支持自定义高斯核参数、聚类数目及相似度矩阵构建，包含数据预处理与特征值分析功能，适用于多维数据聚类场景。

详 情 说 明

基于NJW谱聚类算法的自适应聚类分析工具

项目介绍

本项目实现经典的NJW（Ng-Jordan-Weiss）谱聚类算法，提供从数据预处理、相似度矩阵构建、拉普拉斯矩阵特征分解到K-means聚类的完整流程。工具支持多维数据集分析，允许用户灵活调整算法参数，并自动生成聚类结果可视化图表及性能评估报告，适用于科学研究中的数据内在结构探索任务。

功能特性

• 完整算法流程：实现数据标准化、相似度矩阵计算、拉普拉斯矩阵构建与特征分解、K-means聚类等NJW算法全流程
• 参数自适应：支持自定义高斯核参数σ、聚类数目k、相似度阈值等关键参数，提供σ自动计算功能
• 多维数据支持：可处理n×d维数值矩阵，适用于不同维度的数据集
• 可视化分析：提供特征值分布图、2D/3D聚类散点图等多种可视化结果
• 性能评估：自动计算轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等聚类质量指标，附算法运行时间统计

使用方法

1. 数据准备：准备n×d维数据文件（支持.txt/.csv/.mat格式）
2. 参数设置：通过参数面板设置聚类数目k（必填），可选调整高斯核参数σ等
3. 执行聚类：运行主程序，算法自动完成数据预处理→相似度矩阵构建→特征分解→K-means聚类流程
4. 结果获取：获得聚类标签向量、聚类中心坐标、可视化图表及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（处理大规模数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、参数配置界面、核心谱聚类算法实现、多维数据投影可视化、聚类性能指标计算及结果导出等全套功能，通过模块化设计实现从数据输入到分析报告生成的一站式处理流程。