推荐下载基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

资 源 简 介

推荐下载基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

详 情 说 明

针对您提到的多个技术需求，以下分别给出实现思路和资源方向建议：

改进K均值聚类算法 粒子群优化(PSO)与K均值结合的思路通常通过PSO优化初始聚类中心，避免传统K均值陷入局部最优。核心在于设计适应度函数（如类内距离最小化），并在每次迭代中同步更新粒子位置和聚类划分。

小波复合分析 MATLAB的Wavelet Toolbox提供多尺度分析工具。复合分析可考虑小波包分解+能量熵特征提取，或结合时频域系数重构实现信号去噪与特征增强。

DSmT证据推理 实现组合公式需处理冲突系数计算和广义基本概率分配(BPA)。重点在于设计Dempster组合规则的替代算法（如PCR5），并处理高冲突证据下的归一化问题。

视觉测量上位机 基于OpenCV或MATLAB的方案可包含：相机标定→图像灰度化→边缘检测（如Canny）→几何特征拟合。实时监控需引入多线程处理视频流，并设计坐标换算模型。

图像纹理特征提取 GLCM（灰度共生矩阵）是经典方法，MATLAB中通过graycomatrix计算对比度、相关性等特征。深度学习方法可考虑预训练CNN的浅层特征响应。

资源建议： MathWorks官网搜索"PSO clustering"或"Wavelet fusion"获取工具箱文档 GitHub关键词：DSmT-matlab、vision-metrology 噪声辅助方法参考CEEMDAN（自适应噪声完备集合分解）的实现