我课设编写的基于粒子群的改进K均值聚类算法，matlab程序

资 源 简 介

我课设编写的基于粒子群的改进K均值聚类算法，matlab程序

详 情 说 明

本文介绍一种基于粒子群优化(PSO)改进的K均值聚类算法及其在MATLAB中的实现。该算法结合了群体智能与经典聚类方法的优势，特别适用于复杂数据集的模式识别任务。

算法核心思路： 传统K均值聚类对初始中心点敏感且易陷入局部最优。本方案通过粒子群算法动态优化聚类中心位置：每个粒子代表一组潜在的聚类中心，通过迭代评估聚类效果（如轮廓系数或类内距离）来更新粒子位置。适应度函数的设计兼顾类内紧密度和类间分离度，避免传统方法因随机初始化导致的结果不稳定问题。

典型应用场景： HARQ系统吞吐量分析：对无线通信中的混合自动重传请求数据进行聚类，识别不同信道状态下的吞吐量分布模式 2.波形数据处理：自动划分雷达/声呐信号的波形特征类别，辅助信号分类 3.图像处理领域：通过特征向量聚类实现连通区域的智能识别与尺寸统计

实现特点： MATLAB矩阵运算加速聚类过程中的距离计算 可视化模块实时显示粒子运动轨迹与聚类中心演化过程 参数可调接口支持不同数据规模的实验需求

该算法为毕业设计或科研提供了一个可扩展的框架，后续可结合特定领域知识（如通信系统的SNR参数）进一步优化适应度函数。对于工程应用，建议先进行数据标准化预处理以提升特征空间的聚类效果。