MATLAB遗传算法自适应聚类分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于遗传算法的自适应聚类分析，通过优化聚类中心位置自动确定最佳聚类数量。核心功能包括种群初始化、适应度计算（类内距离最小化与类间距离最大化）以及迭代优化，适用于无监督数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于遗传算法的自适应聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的智能聚类分析工具。系统通过遗传算法优化聚类中心点的位置，并自动确定最佳聚类数量，无需预先指定聚类数。该方法特别适用于聚类数量未知的复杂数据集，能够自适应地找到数据的内在分组结构。

功能特性

• 自适应聚类数量：自动确定最优聚类数，无需人工预设
• 多距离度量支持：支持欧氏距离、曼哈顿距离等多种距离计算方式
• 完整的遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等标准操作
• 动态参数调整：聚类数量在进化过程中动态调整，增强搜索能力
• 全面的结果输出：提供最优聚类方案、标签分配、迭代过程数据和多种评估指标
• 可视化展示：支持二维/三维数据聚类结果的可视化呈现

使用方法

输入数据格式

• 数据矩阵：N×M数值矩阵，其中N为样本数量，M为特征维度
• 参数设置：种群大小（默认50）、最大迭代次数（默认100）、交叉概率（默认0.8）、变异概率（默认0.1）
• 可选参数：最大聚类数量范围（默认2-10）、距离度量方法选择

输出结果

1. 最优聚类方案（最佳聚类数量K和对应的K个聚类中心坐标）
2. 聚类标签向量（每个样本对应的聚类归属标签）
3. 迭代过程数据（每代最优适应度值变化曲线）
4. 可视化结果（二维/三维散点图）
5. 性能指标（轮廓系数、戴维森堡丁指数等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括遗传算法参数初始化、种群创建、迭代优化过程控制、适应度计算与评估、遗传操作执行、聚类结果生成以及可视化输出。该文件整合了所有算法模块，提供完整的聚类分析流程，用户可通过调整输入参数来定制化运行聚类分析。