基于PSO与QPSO优化的K-MEANS聚类MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目结合粒子群优化(PSO)与量子粒子群优化(QPSO)改进K-MEANS初始中心选择，应用于威斯康星乳腺癌数据聚类分析，有效提升聚类精度与收敛效率。

详 情 说 明

基于PSO与QPSO优化的K-MEANS乳腺癌数据聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个集成标准K-MEANS聚类算法及其优化版本的乳腺癌数据聚类分析系统。通过引入粒子群优化算法（PSO）和量子粒子群优化算法（QPSO）对K-MEANS的初始聚类中心选择过程进行优化，有效提升了聚类效果与收敛速度。系统采用威斯康星乳腺癌数据集进行验证，通过多种评估指标全面分析不同算法的性能表现。

功能特性

• 多算法集成：包含标准K-MEANS、PSO-KMEANS和QPSO-KMEANS三种聚类算法
• 智能K值确定：支持手动设置K值或通过肘部法则自动确定最优聚类数量
• 全面性能评估：提供轮廓系数、DB指数、聚类准确率等多维度评估指标
• 结果可视化：支持二维/三维聚类结果散点图展示
• 对比分析：生成算法收敛曲线、耗时对比和稳定性分析报告
• 详细输出：展示各类别中心坐标与样本划分明细

使用方法

1. 数据准备：系统默认使用威斯康星乳腺癌数据集（569个样本，30个特征）
2. 参数设置：可选择聚类数量K值（手动指定或自动确定）
3. 算法选择：运行标准K-MEANS、PSO-KMEANS或QPSO-KMEANS算法
4. 结果查看：系统自动输出聚类结果、性能指标和可视化图表
5. 对比分析：查看不同算法的性能对比报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB）
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、聚类算法执行、结果评估与可视化等核心功能。具体实现了数据标准化处理、三种聚类算法的参数设置与调用、性能指标计算、多维度结果展示以及算法对比分析等关键任务，为用户提供完整的聚类分析解决方案。