基于多重距离测度的聚类分析GUI系统

资 源 简 介

本项目开发了一个完整的MATLAB聚类分析系统，集成了图形用户界面（GUI）以实现交互式数据处理。系统核心实现了多种经典距离测度算法，包括绝对值距离（曼哈顿距离）、切比雪夫距离以及平均值距离等，旨在为用户提供不同度量标准下的聚类效果对比。用户可以通过GUI轻松导入外部数据集，灵活选择特定的距离计算方式，并交互式地设置预期的聚类中心数量。系统内置了完善的数据预处理模块，支持对输入数据进行标准化或归一化处理，以消除不同特征间量纲差异对聚类结果的影响。核心聚类逻辑基于迭代优化思想，算法会根据选定的距离测度公式不

详 情 说 明

基于多重距离测度的MATLAB聚类分析GUI系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的交互式聚类分析辅助工具。该系统集成了图形用户界面（GUI），旨在为用户提供一个直观的平台，通过应用不同的距离测度算法对多维数据进行聚类研究。系统不仅支持外部数据集的灵活导入，还内置了三维模拟数据生成功能，能够实时展示聚类过程中的中心迭代与样本归类效果。该工具的核心价值在于允许用户对比不同几何距离标准下，样本空间划分的差异性，适用于科研、教学及基础数据分析场景。

功能特性

交互式图形界面：通过精排布局的控制面板，用户可以一键完成数据处理、参数配置与结果观察。

多准则距离度量：系统集成了三种经典距离算法，包括绝对值距离（Manhattan）、切比雪夫距离（Chebyshev）以及平均值距离，覆盖了不同的空间度量需求。

数据预处理机制：内置 Z-Score 标准化选项，可自动对原始数据进行去中心化与方差齐性处理，消除量纲对聚类精度的干扰。

全流程自动化聚类：算法实现了从初始中心随机选择到中心迭代更新的完整逻辑，支持自定义聚类簇数（K值）。

可视化与量化评估：支持二三维数据分布图、聚类结果染色展示，并实时计算 SSE（误差平方和）与迭代次数等关键性能指标。

使用方法

1. 启动程序：在 MATLAB 环境中运行主文件，打开系统交互主窗口。

1. 数据准备：点击“导入数据集”按钮选择本地的 Excel、CSV 或 MAT 文件；或者点击“生成模拟示例数据”快速创建一组包含 300 个样本的三维高斯分布数据。

1. 参数配置：在控制面板中输入预期的聚类中心数量（k），并在下拉菜单中选择所需的距离测度算法。

1. 选项调节：根据数据分布情况，勾选是否执行 Z-Score 标准化。

1. 执行分析：点击“开始聚类分析”按钮，系统将执行迭代算法，并在视图区域更新聚类后的分布图，在下方显示运行日志与评价指标。

系统要求

软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。

硬件环境：支持图形化显示的计算机终端。

数据格式要求：支持 .mat（包含数值矩阵）、.csv 或 .xlsx 格式，数据应为数值型矩阵。

实现逻辑与细节分析

1. GUI 架构与交互设计

程序采用函数式 GUI 结构，通过 figure 窗口作为主容器。界面被划分为左侧参数控制平铺面板（uipanel）、右侧可视化坐标系（axes）、底部状态监控文本框（edit）和评价指标展示区域。利用结构体 appData 实现数据的全局共享，包括原始数据、处理后的数据、聚类标签及聚类中心坐标。

2. 数据导入与预处理算法

导入模块通过 uigetfile 实现文件交互，针对不同扩展名采用分类处理逻辑：MAT 文件提取首个变量，CSV 与 Excel 使用 readmatrix 读取。预处理部分实现的 Z-Score 算法通过公式 (X - Mean) / (Std + eps) 确保数据的标准正态化，加入 eps 是为了防止除以零的溢出错误。

3. 多测度聚类核心逻辑

系统的聚类核心基于 K-Means 的迭代优化思想： 初始化：利用 randperm 在样本空间中随机选取 K 个点作为初始质心。 度量计算：在 for 循环中，针对每个样本计算其与所有中心的距离。系统通过 switch 结构分支实现了三种测度的数学公式：

• 绝对值距离：各维度偏差绝对值之和。
• 切比雪夫距离：各维度偏差绝对值的最大值。
• 平均值距离：各维度偏差绝对值的算术平均。

样本分配：根据最小距离原则，使用 min 函数将每个样本归入最近的簇。 中心更新：计算属于同一类标的所有样本的均值，更新该类的质心位置。 收敛判定：通过对比当前标签与上一轮标签是否一致来判断收敛，若一致或达到 100 次最大迭代则停止。

4. 结果可视化与评估指标

可视化模块 VisualizeResult 具备维度自适应能力。如果数据特征数大于等于 3，则利用 scatter3 构建三维空间点云；否则使用 scatter 构建二维散点图。系统通过 lines 颜色图谱为不同簇分配唯一颜色。评价指标方面，系统实现了 SSE（Sum of Squared Errors）计算逻辑，通过遍历每个簇并累加样本点到其对应中心的欧式距离平方，定量反映聚类的紧凑性。