数据挖掘经典算法集成开发工具箱

资 源 简 介

该项目提供了一套全面且高度集成的MATLAB代码库，涵盖了数据挖掘领域的多种经典核心算法。其主要功能包括：

详 情 说 明

数据挖掘经典算法MATLAB集成开发工具箱

本项目提供了一个在MATLAB环境下实现的自动化数据挖掘分析框架，集成了从数据预处理到深度分析的核心算法流程。通过纯函数式编写，展示了经典算法的底层逻辑实现及其在综合任务中的协同工作能力。

项目介绍

该工具箱是一个面向数据科学教学与科研的集成化环境。它不仅涵盖了统计学习中的监督学习（分类）与无监督学习（聚类、降维、关联分析），还包含了完整的模型评估与数据可视化模块。通过一个统一的主程序入口，用户可以观察数据在不同算法处理下的演变过程。

功能特性

• 算法自实现：核心算法如K-means、k-NN和PCA均基于底层数学原理手动实现，减少了对特定工具箱的依赖。
• 全流程覆盖：整合了数据合成、标准化处理、特征压缩、分类预测、关联挖掘和矩阵分解等完整环节。
• 自动评估机制：内置交叉验证与混淆矩阵计算，提供客观的模型性能评价指标。
• 交互式可视化：一键生成六位一体的综合分析报告图表，直观呈现多维度的分析结果。

实际实现功能与逻辑说明

主程序（main.m）严格按照数据挖掘标准流程执行以下逻辑：

• 合成数据生成与标准化：系统通过正态分布随机数生成三类高维结构化数据，每类数据具有不同的中心点和噪声。随后通过减去均值并除以标准差的操作进行归一化，确保特征贡献度的平衡。
• 主成分分析 (PCA) 特征工程：基于协方差矩阵进行特征值分解。逻辑上，程序根据特征值由大到小排序，选取贡献度最高的特征向量构建投影矩阵，将高维数据压缩至二维空间。
• k-NN 分类与 5 折交叉验证：

1. 使用自定义函数生成交叉验证索引，将数据集划分为 5 份。 2. 轮流将每一份作为测试集，其余作为训练集。 3. 针对每个测试样本，计算其与所有训练样本的欧氏距离，选取距离最近的 5 个邻居进行投票。 4. 统计预测结果并生成混淆矩阵。

• K-means 迭代聚类：算法首先随机选取三个样本点作为初始质心。在 20 次迭代循环中，通过计算样本到质心的距离分配类别，并根据每一类样本的平均位置不断更新质心坐标。
• 关联规则挖掘 (Apriori 逻辑简化版)：针对预设的购物篮事务数据进行分析。计算单个项集的支持度，在满足最小支持度的前提下，寻找频繁项对并计算其置信度，用于发现商品间的潜在关联。
• 奇异值分解 (Matrix Factorization)：利用经济型 SVD 分解提取特征矩阵，展示矩阵因子分解在数据压缩与特征提取中的应用。
• 综合结果汇总可视化：在主程序的最后阶段，启动 1200x800 分辨率的可视化窗口，动态绘制 PCA 原始标签散点图、K-means 聚类效果图、分类准确率热力图、关联规则三维置信度分布图、特征强度分布及文字报告。

关键函数与实现细节分析

• 特征降维模块：通过计算 (X' * X) 的协方差结构，实现特征空间从 3D 到 2D 的转换，其关键在于特征向量的选取与投影。
• 监督分类模块：手写的分类器实现了完整的 K 近邻逻辑。通过众数函数处理邻居标签，能够稳健地处理三分类任务。
• 模型评估模块：自定义实现的混淆矩阵函数通过双重循环统计真实类别与预测类别的交叉分布，支持多类评估。
• 关联分析模块：利用逻辑位运算（&）快速计算项集在所有交易中共同出现的频率。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并进入项目所在的工作目录。
2. 在命令行窗口直接运行主程序指令。
3. 观察命令行输出的每步执行进度。
4. 程序运行结束后，系统将自动弹出名为“数据挖掘算法集成分析报告”的图表窗口，展示所有算法的运行结果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 依赖说明：代码主要使用 MATLAB 语言标准功能编写。可视化部分依赖内置的 gscatter、imagesc 和 stem3 等绘图函数。无需额外安装第三方库。