自己编的基于粒子群的改进K均值聚类算法matlab开发代码

资 源 简 介

自己编的基于粒子群的改进K均值聚类算法matlab开发代码

详 情 说 明

在信号处理与通信系统研究中，改进传统算法对提升性能至关重要。本文介绍一种融合粒子群优化（PSO）与K均值聚类的混合算法开发思路，适用于多维数据场景。

核心思想是通过PSO的全局搜索能力优化K均值的初始聚类中心选择，解决传统方法对初始值敏感的缺陷。算法首先随机生成粒子群，每个粒子代表一组潜在的聚类中心位置，通过迭代计算适应度函数（如类内距离平方和）来更新粒子速度和位置。当粒子群收敛后，将最优解作为K均值的初始中心点，再进行经典聚类迭代。

该算法在旋转不变子空间（ESPRIT）等信号处理方法中表现突出，能有效分离混叠信号。对于光纤通信系统传输性能研究，改进后的聚类可辅助识别信道干扰模式。结合独立成分分析（ICA）降噪时，可先通过PSO-K均值预处理，提升源信号分离的鲁棒性。

元胞自动机部分采用邻域演化规则模拟信号传播过程，而抑制载波差分相位调制则通过优化聚类边界增强符号判决准确性。整体实现避免了传统聚类陷入局部最优的问题，尤其适合高维非线性数据。