一个可用的基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

资 源 简 介

一个可用的基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

详 情 说 明

这篇技术博客将介绍一个结合粒子群优化(PSO)的改进K均值聚类算法及其在模式识别领域的应用。该算法主要针对掌纹识别这一生物特征验证场景，同时整合了通信信道仿真中的关键技术。

算法核心采用粒子群优化来改进传统K均值聚类，通过群体智能优化解决K均值对初始中心点敏感的问题。每个粒子代表一组潜在的聚类中心，通过迭代更新粒子位置来寻找最优聚类方案。在适应度函数设计上，算法综合考虑了类内紧密度和类间分离度两个关键指标。

在掌纹识别应用中，算法首先对采集的掌纹图像进行预处理，提取纹理特征。这里运用了混沌与分形分析方法来捕捉掌纹的非线性特征。特征向量经过降维后，输入到改进的聚类算法中进行分类。对于在线验证场景，系统会对比实时采集的掌纹特征与已注册模板的聚类归属。

另一个重要应用是通信信道仿真。算法实现了单径和多径瑞利衰落信道的建模，采用脉冲对消法来抑制多径干扰。通过典型相关分析，可以评估不同信道条件下信号特征的关联性。这部分研究为无线通信系统的性能优化提供了仿真基础。

该毕设项目的创新点在于：1)将群体智能优化与传统聚类算法结合；2)在生物特征识别中引入非线性分析方法；3)实现跨领域的算法验证平台。这些技术思路也可扩展到其他模式识别和通信系统优化场景中。