一个基于粒子群的改进K均值聚类算法MATLAB编程

资 源 简 介

一个基于粒子群的改进K均值聚类算法MATLAB编程

详 情 说 明

本文将介绍一种基于粒子群优化(PSO)改进的K均值聚类算法的MATLAB实现思路，以及该方法在数据分析和预测中的应用潜力。

核心思路是通过粒子群算法优化K均值聚类的初始中心点选择，解决传统K均值对初始值敏感的问题。算法首先生成一组随机粒子，每个粒子代表一个可能的聚类中心组合。通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找使聚类目标函数最优的解决方案。

这种方法特别适用于考虑多种影响因素（如雨衰、阴影和多径效应）的复杂数据分析场景。通过累计贡献率评估各因素权重，可以提升聚类结果的准确性。

扩展应用方面，类似的优化思想可迁移至其他领域： 水声信号处理中，结合Chebyshev多项式分析能有效提取信号特征 金融衍生品定价时，蒙特卡洛模拟为美式期权提供了灵活的价格计算框架

该算法的优势在于将全局优化（PSO）与局部搜索（K均值）相结合，在保持计算效率的同时提高聚类质量，适合处理高维度、非线性的工业数据。