MATLAB遗传算法优化的K-means聚类分析系统

资 源 简 介

本项目利用遗传算法改进K-means聚类，自动确定最优聚类数量K，并通过选择、交叉和变异操作优化聚类中心初始位置，提升聚类效果与全局收敛性。系统包含完整的数据预处理与可视化模块。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的K-means聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的K-means聚类算法，通过遗传算法优化聚类中心的初始位置选择，解决了传统K-means算法对初始中心敏感、容易陷入局部最优的问题。系统能够自动确定最优的聚类数量K值，并通过遗传算法的选择、交叉和变异操作来寻找全局最优的聚类中心。该系统包含数据预处理、聚类分析、结果可视化等完整流程，支持对多维数据的聚类分析，并提供多种聚类效果评估指标。

功能特性

• 智能K值确定：自动寻找最优聚类数量，避免人工选择的主观性
• 遗传算法优化：利用选择、交叉、变异操作优化初始聚类中心位置
• 多维数据支持：支持任意维度数据的聚类分析
• 完整评估体系：提供轮廓系数、戴维森堡丁指数、SSE等多种评估指标
• 丰富可视化：支持二维/三维散点图（PCA降维）、聚类中心轨迹图、收敛曲线等
• 灵活参数配置：可调整遗传算法种群大小、迭代次数、变异概率等参数
• 多格式支持：支持CSV、MAT、TXT等多种数据格式导入

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据文件：准备n×m维数值矩阵数据文件（CSV/MAT/TXT格式）
2. 设置参数：根据需要调整最大聚类数、种群大小、迭代次数等参数
3. 运行系统：执行主程序开始聚类分析
4. 查看结果：获取聚类标签、聚类中心、评估指标和可视化图表

参数配置说明

• K_max：最大聚类数量，系统将自动在1-K_max范围内寻找最优K值
• population_size：遗传算法种群大小，影响搜索能力和计算效率
• max_iter：最大迭代次数，控制算法运行时间
• mutation_rate：变异概率，影响种群多样性

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：至少4GB，处理大数据集建议8GB以上
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括数据读取与预处理模块、遗传算法优化器、K-means聚类分析引擎、结果评估计算单元以及可视化输出接口。该文件负责协调各功能模块的执行流程，处理用户参数输入，调用遗传算法进行聚类中心优化，执行聚类分析计算，生成评估报告并创建相应的可视化图表展示聚类结果。