MATLAB实现的粒子群算法数据聚类工具（初学者友好版）

资 源 简 介

本项目采用简化粒子群算法实现数据聚类功能，通过模拟群体智能自动寻找最优聚类中心。代码结构清晰、注释详细，特别适合MATLAB初学者学习群体智能算法和聚类分析。包含完整示例和数据可视化功能。

详 情 说 明

基于粒子群算法的数据聚类实现（初学者友好版）

项目介绍

本项目实现了一个简化的粒子群优化算法（PSO）用于数据聚类任务。通过模拟粒子群体的智能行为，自动寻找最优的聚类中心。该实现特别针对MATLAB初学者设计，代码结构清晰，注释详细，便于理解PSO算法的基本原理和在聚类问题中的应用。

功能特性

• 灵活的数据输入：支持自动生成模拟数据集或导入外部CSV格式的二维数据
• 参数可配置：可调整聚类数量、粒子群规模、迭代次数等关键参数
• 完整的PSO实现：包含粒子初始化、速度更新、位置更新、适应度评估等完整流程
• 多维度可视化：提供原始数据分布、聚类结果、算法收敛过程等多种图形展示
• 性能评估：输出聚类中心坐标、类别标签、运行时间等详细信息

使用方法

1. 准备数据：可选择自动生成模拟数据或准备CSV格式的二维数据文件
2. 设置参数：在代码中修改聚类数量k、粒子数量、迭代次数等参数
3. 运行程序：执行主程序文件，算法将自动完成聚类优化过程
4. 查看结果：程序将输出聚类结果和性能指标，并显示可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 基本MATLAB工具箱（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、算法参数设置、粒子群优化过程执行以及结果可视化等核心功能。具体实现了数据集的生成或加载机制，完成了粒子群的初始化配置，包含了完整的迭代优化循环，其中涉及粒子位置与速度的动态更新、个体与群体最优解的追踪比较，以及适应度值的计算评估。最后提供了聚类结果的详细输出和多角度的图形化展示，包括数据点分类效果图和算法收敛性能曲线。