一个基于粒子群的改进K均值聚类算法

资 源 简 介

一个基于粒子群的改进K均值聚类算法

详 情 说 明

基于粒子群优化的改进K均值聚类算法通过群体智能思想解决了传统K均值对初始中心点敏感的问题。该算法在MATLAB实现中采用数据文件动态导入，通过计算样本特征值与特征向量的方式提取关键模式。噪声辅助分析模块能有效提升数据鲁棒性，其核心是在特征分解阶段引入可控噪声扰动，增强算法在复杂环境中的特征识别能力。

在控制算法层面，系统整合了位置式PID与积分分离式PID的双策略机制。累计贡献率方法用于动态调整控制参数，当系统误差较大时自动切换至积分分离模式避免超调，误差收敛时采用标准PID保证精度。粒子群算法在此过程中持续优化聚类中心位置，使得特征空间的划分始终符合实时控制需求。这种混合架构特别适用于具有非线性特性的被控对象。

整个流程实现了从数据预处理到智能决策的闭环：特征提取阶段利用主成分分析降维，训练样本通过改进聚类划分后输入控制模块，最终由PID算法输出调控指令。噪声注入策略使系统在数据存在缺失或干扰时仍能保持稳定识别性能。