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MATLAB K均值聚类算法实现与详细分析系统
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资 源 简 介
本项目实现完整的K均值聚类算法，涵盖数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和结果可视化四大模块，支持自定义K值和多种初始化方法，适用于多维数据的聚类分析。
详 情 说 明
MATLAB K均值聚类算法实现与详细分析系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的K均值聚类算法系统，包含数据预处理、聚类中心初始化、迭代优化和结果可视化四大核心模块。系统采用向量化矩阵运算进行性能优化，支持自定义聚类参数，并提供详细的迭代过程监控与聚类质量评估。适用于数据挖掘、模式识别和机器学习教学研究场景。功能特性
- 完整算法实现：包含K均值聚类全流程（数据预处理→中心初始化→迭代优化→结果评估）
- 多初始化方法：支持随机初始化和K-means++智能初始化
- 灵活参数配置：可设置聚类数量K、最大迭代次数、收敛阈值、距离度量方式
- 详细过程监控：记录每次迭代的质心轨迹、聚类分配变化和目标函数值
- 全面评估体系：提供轮廓系数、类内距离、类间距离等质量指标
- 丰富可视化：包含数据分布图、聚类边界图、质心轨迹图和收敛曲线图
使用方法
基本调用
% 输入数据矩阵（M×N维）和聚类数量K data = rand(100, 2); % 100个样本，2个特征 K = 3; % 聚类数量% 执行聚类分析 results = main(data, K);
高级参数设置
% 配置可选参数 options.maxIter = 100; % 最大迭代次数 options.tol = 1e-4; % 收敛阈值 options.initMethod = 'kmeans++'; % 初始化方法 options.distance = 'euclidean'; % 距离度量results = main(data, K, options);
结果获取
% 获取聚类结果 labels = results.labels; % 聚类标签（M×1） centroids = results.centroids; % 最终质心坐标（K×N） history = results.history; % 迭代历史记录 evaluation = results.evaluation; % 聚类评估报告% 自动生成可视化图表
系统要求
- MATLAB版本：R2018b或更高版本
- 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
- 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
