MATLAB实现的基于蚁群聚类算法的数据分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现蚁群聚类算法，通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，自动优化聚类中心选择与数据点分配，实现对已知聚类数目数据集的快速、准确分类。

详 情 说 明

基于蚁群聚类算法的数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于蚁群优化（ACO）思想的数据聚类算法。该算法通过模拟蚂蚁觅食过程中信息素的累积与挥发行为，动态地搜索和优化聚类中心的位置，从而将数据点高效、准确地划分到指定的K个类别中。系统特别适用于已知聚类数目的数值型数据集分类任务，能够自动完成聚类过程并输出详细结果。

功能特性

• 仿生智能优化：利用蚁群算法的正反馈机制，通过信息素浓度指导聚类中心的搜索，避免陷入局部最优。
• 参数灵活可调：支持自定义信息素挥发系数、蚂蚁数量、最大迭代次数等关键参数，以适应不同数据特性和精度要求。
• 结果可视化：自动生成并展示聚类收敛曲线图，直观反映算法在每次迭代中聚类误差（如总距离平方和）的变化趋势，便于评估算法性能与收敛情况。
• 输出信息完整：不仅提供每个样本点的最终聚类标签，还输出优化后的各类别聚类中心坐标。

使用方法

1. 准备输入数据：将待聚类数据准备为N×M的矩阵形式，其中N为样本数，M为特征维度。
2. 设置算法参数：在运行前，需明确指定聚类数目K，并根据需要调整蚂蚁数量、信息素挥发系数、迭代次数等参数。
3. 运行主程序：执行系统主程序，算法将开始自动迭代优化。
4. 获取输出结果：算法运行结束后，将得到：

* 聚类标签向量：一个N×1的向量，指示每个样本所属的簇。 * 聚类中心矩阵：一个K×M的矩阵，每一行代表一个聚类中心的坐标。 * 收敛曲线图：一个图形窗口，展示迭代过程中目标函数值的变化。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心调度与执行入口，承担了算法流程的主要控制任务。它具体负责完成以下核心功能：读取并预处理输入的数据矩阵和参数；初始化蚁群、信息素矩阵及聚类中心；在迭代循环中驱动蚂蚁进行路径选择与聚类中心构建，并据此更新信息素；计算每次迭代的聚类质量评估指标；在满足终止条件后，输出最终的聚类标签、聚类中心坐标，并绘制反映算法收敛过程的误差变化曲线图。