MATLAB实现的改进免疫遗传算法模糊聚类优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合免疫机制与遗传算法，提出一种改进的模糊聚类优化方法。系统模拟抗原识别与抗体记忆机制，显著提升聚类全局搜索效率与收敛速度，支持自适应种群调整，适用于复杂数据聚类分析。

详 情 说 明

基于改进免疫遗传算法的模糊聚类优化系统

项目介绍

本项目实现了一种融合免疫机制与遗传算法的改进型模糊聚类方法。系统通过模拟生物免疫系统的抗原识别、抗体生成和记忆机制，有效增强了传统遗传算法在模糊聚类问题中的全局搜索能力和收敛速度。核心算法结合了模糊C均值聚类原理与免疫遗传优化策略，能够自动优化聚类中心并获得高质量的模糊划分结果。

功能特性

• 自适应抗体种群初始化：根据数据分布特性智能生成初始抗体种群
• 基于亲和度的克隆选择：模拟免疫系统的克隆扩增机制，优先选择高亲和度抗体
• 动态变异算子设计：根据种群多样性自适应调整变异概率，避免早熟收敛
• 模糊聚类中心优化：精准搜索最优聚类中心位置，提升聚类质量
• 聚类有效性自动评估：集成多种有效性指标（分区系数、分区熵、Xie-Beni指数等）
• 结果可视化展示：提供2D/3D聚类效果散点图和收敛曲线分析

使用方法

输入参数说明

1. 样本数据矩阵：M×N维数值矩阵（M为样本数，N为特征维度）
2. 聚类数目参数：可指定具体聚类数或设置自动寻优范围
3. 算法参数：种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数等
4. 模糊指数：控制聚类模糊程度的超参数（默认m=2）

输出结果

• 最优聚类中心矩阵（C×N维）
• 样本隶属度矩阵（M×C维）
• 硬聚类标签划分结果
• 算法收敛曲线
• 聚类有效性指标评估报告
• 数据聚类可视化图表

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（大数据集需更高配置）

文件说明

main.m文件作为系统主入口，整合了改进免疫遗传算法的完整流程，具体实现了数据预处理、抗体种群初始化、免疫克隆选择操作、动态变异优化、模糊聚类中心计算、有效性指标评估以及结果可视化等核心功能模块的协同调度与执行控制。