MATLAB实现的遗传算法优化模糊C均值聚类项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过遗传算法优化模糊C均值聚类（FCM）的初始聚类中心和参数选择，提升聚类效果。改进方法有效避免传统FCM对初始化敏感的问题，适用于复杂数据集的稳健聚类分析。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的模糊C均值聚类算法

项目介绍

本项目实现了一种改进的模糊聚类算法，通过遗传算法优化模糊C均值(FCM)的聚类中心初始化和参数选择。算法首先使用遗传算法搜索最优的初始聚类中心位置，然后执行模糊C均值聚类过程。该改进方法能够有效避免传统FCM算法对初始值敏感的问题，显著提高聚类结果的稳定性和准确性。

功能特性

• 遗传算法优化：采用遗传算法优化FCM初始聚类中心，提升算法鲁棒性
• 参数自适应：支持遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）和FCM参数（模糊指数、收敛阈值等）灵活配置
• 多维度输出：提供聚类中心、隶属度矩阵、聚类标签等完整输出结果
• 性能评估：包含聚类有效性指数、收敛曲线等多种性能指标
• 数据可视化：支持二维/三维数据的聚类结果可视化展示

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 聚类数目：正整数，指定聚类类别数量
3. 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率
4. FCM参数：模糊指数m、收敛阈值、最大迭代次数

输出结果

• 聚类中心矩阵（c×d维）
• 隶属度矩阵（n×c维）
• 聚类标签向量（n×1）
• 算法性能指标（聚类有效性指数、收敛曲线等）
• 可视化聚类结果（适用于二维/三维数据）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持MATLAB基础工具箱和优化工具箱

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，集成了遗传算法优化与模糊C均值聚类的完整流程，具体实现了参数初始化、种群进化管理、适应度评估、聚类中心优化、隶属度计算、结果可视化等核心功能，并提供完整的算法性能分析和输出结果生成能力。