k-mean pso

资 源 简 介

k-mean pso

详 情 说 明

k-均值粒子群优化（PSO-k-means）算法是一种结合传统k-均值聚类和粒子群优化的混合方法，用于提升聚类效果。传统k-均值算法对初始中心点敏感，容易陷入局部最优解，而粒子群优化通过群体智能搜索机制能有效改善这一问题。

核心思路是：用粒子群优化来优化k-均值算法的初始聚类中心。每个粒子代表一组可能的聚类中心位置，通过迭代更新粒子的速度和位置，最终找到全局最优或近似最优的聚类中心。适应度函数通常使用类内距离和（WCSS）作为评估标准，值越小说明聚类效果越好。

在MATLAB实现中，主要步骤包括：初始化粒子群，随机生成初始聚类中心；计算每个粒子的适应度值；根据个体最优和全局最优更新粒子位置；最终将优化后的中心点输入k-均值算法进行精细调整。这种混合方法相比传统k-均值具有更好的鲁棒性，尤其适合处理复杂分布的数据集。

参数设置如粒子数量、迭代次数、学习因子等会影响算法性能，需根据具体数据调整。此外，为避免早熟收敛，可引入惯性权重或变异策略来增强搜索能力。