毕设使用的粒子群与K均值聚类的混合算法，matlab源程序

资 源 简 介

毕设使用的粒子群与K均值聚类的混合算法，matlab源程序

详 情 说 明

这篇文章将介绍一种结合粒子群优化(PSO)与K均值聚类的混合算法及其在多个领域的应用实现。该算法最初设计用于高光谱图像处理，但实际展现了更广泛的适用性。

核心算法部分采用了一种创新的混合架构：首先利用粒子群算法的全局搜索能力为K均值聚类提供优化的初始聚类中心，避免了传统K均值易陷入局部最优的问题。PSO的适应度函数直接评估聚类结果的紧密度，通过迭代寻找最优的初始中心点位置。

在流体力学分析模块中，程序实现了基于谱方法的整体稳定性计算。这种方法通过将控制方程转换到频域进行分析，能够有效捕捉流动现象中的关键失稳模式。计算结果可直观展示不同参数下的流动稳定性特征。

图像处理方面实现了完整的评估流程，包含峰值信噪比(PSNR)等关键指标的计算。PSNR通过比较原始图像与处理后图像的均方误差，客观量化了压缩算法的保真度表现。

程序还集成了五类灰色关联度分析模型，适用于小样本、信息不完全的系统分析。这些模型通过计算因素间的关联程度，为系统分析提供了量化依据。其中涉及的泊松过程建模特别适用于描述随机到达事件的时间分布特性。

整个系统采用模块化设计，各功能组件既可独立运行，也能协同工作。这种架构特别适合毕业设计等需要展示多方面技术能力的应用场景。高光谱图像处理模块展示了算法在特征提取和分类任务中的实际效果，验证了混合算法的优越性能。