MATLAB多元数据聚类分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了多种主流聚类算法（K均值、层次聚类、DBSCAN等），支持数据预处理、可视化展示及聚类质量评估，适用于数据挖掘与模式识别任务。

详 情 说 明

多元数据聚类分析系统（MATLAB实现）

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的多元数据聚类分析系统，集成了多种主流聚类算法与评估工具。系统旨在为用户提供一个功能完整、操作便捷的聚类分析解决方案，支持从数据预处理、算法执行到结果可视化与质量评估的全流程。

功能特性

• 多算法集成：实现了K均值聚类、层次聚类和DBSCAN密度聚类等经典算法。
• 可视化展现：提供聚类散点图（2D/3D）、层次聚类树状图、轮廓系数分布图等多种可视化结果。
• 质量评估：内置轮廓系数、DB指数、类内距离平方和等多种聚类质量评估指标。
• 数据预处理：支持数据标准化、降维（如PCA）等预处理操作，提升聚类效果。
• 交互式调优：提供图形化界面，方便用户交互式调整算法参数并实时观察结果变化。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的数据准备为MATLAB可读的数值矩阵格式（如.mat文件或文本文件）。
2. 运行系统：在MATLAB命令窗口中执行主程序入口。
3. 配置参数：在打开的交互界面中，选择聚类算法，并设置相应的参数（如K值、邻域半径等）。
4. 执行与分析：点击运行按钮，系统将执行聚类分析，并自动生成聚类标签、聚类中心、评估报告和可视化图形。
5. 结果导出：用户可查看图形化结果，并将聚类结果与评估报告保存至本地。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件是本系统的核心控制与交互枢纽。它主要负责启动图形用户界面，响应用户的操作事件，并协调调度整个分析流程。具体而言，其核心能力包括：加载用户指定的数据文件；提供交互式面板供用户选择算法、设置参数和预处理选项；根据用户配置调用相应的聚类算法模块进行计算；驱动评估模块生成质量报告；控制图形绘制模块输出各类可视化结果；并管理分析结果的展示与导出功能。