MATLAB实现的粒子群优化自适应K均值聚类混合算法

资 源 简 介

本项目开发了一种结合粒子群优化与K均值聚类的混合算法，利用PSO的全局搜索能力优化初始聚类中心，提升K均值的聚类精度与收敛效率。算法支持自动确定最优聚类数，适用于复杂数据集的智能分析。

详 情 说 明

基于粒子群优化的自适应K均值聚类混合算法

项目介绍

本项目设计并实现了一种结合粒子群优化算法与K均值聚类的混合智能算法。该算法充分利用粒子群算法的全局搜索能力来优化K均值聚类的初始中心点选择，同时通过K均值聚类的高效局部收敛特性提升聚类精度。算法能够自动确定最佳聚类数目，并对高维数据进行有效的聚类分析，特别适用于复杂数据分布模式识别。

功能特性

• 智能聚类数目确定：通过聚类有效性指标自动确定最佳聚类数
• 混合算法优势：结合PSO的全局搜索能力和K-means的局部收敛特性
• 多维度评估：提供轮廓系数、DB指数等多种聚类质量评估指标
• 可视化支持：生成聚类结果散点图和聚类中心分布图（支持2D/3D投影）
• 参数可配置：支持自定义粒子群规模、惯性权重、学习因子等参数

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：M×N维数值矩阵（M为样本数，N为特征维度）
2. 可选参数：

- 最大聚类数 K_max - 粒子群规模 - 惯性权重系数 - 学习因子 - 最大迭代次数

输出结果

1. 最优聚类数目（整数值）
2. 最终聚类中心（K×N维矩阵）
3. 样本聚类标签（M×1分类向量）
4. 聚类效果评估指标：

- 轮廓系数值 - 类内距离和 - 算法收敛曲线

1. 可视化结果：

- 聚类结果散点图（2D/3D投影） - 聚类中心分布图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 支持二维和三维数据可视化

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程，包括数据预处理、粒子群优化初始化、自适应聚类数目搜索、混合算法迭代优化、聚类结果评估与可视化输出等核心功能。该文件实现了从数据输入到结果输出的全自动化处理，用户只需提供数据矩阵和必要的参数设置即可获得完整的聚类分析结果。