真正的基于粒子群的改进K均值聚类算法开源码

资 源 简 介

真正的基于粒子群的改进K均值聚类算法开源码

详 情 说 明

该开源项目提供了一套基于粒子群优化(PSO)改进的K均值聚类算法实现，具有多领域应用价值。其核心创新点在于将PSO的全局搜索能力与传统K均值相结合，有效避免了初始聚类中心敏感性问题。

在算法扩展性方面，项目整合了多种经典机器学习方法：最小二乘法用于参数拟合，SVM实现高维空间分类，神经网络处理非线性关系，K近邻法完成样本相似度计算。这些方法的组合使用使得算法能够适应复杂数据场景。

项目的特色功能包括多重分形非趋势波动分析(MF-DFA)实现，通过平面波展开法直接计算多重分形谱，这为非线性信号特征提取提供了新思路。在阵列信号处理方面，采用LCMV(线性约束最小方差)优化技术，显著提升了阵列处理的信噪比和分辨率。

这套方案特别适合处理具有以下特征的工程问题：高维度数据聚类、非线性信号分析、阵列信号优化等领域。开发者可以通过调整PSO的惯性权重、学习因子等参数来平衡算法的收敛速度和搜索精度。