基于MATLAB的蚁群聚类算法实现

资 源 简 介

该项目利用蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为实现高效聚类分析，包含数据预处理、蚁群移动与信息素更新模块，适用于多格式数据集。

详 情 说 明

基于MATLAB的蚁群聚类算法设计与实现

项目介绍

本项目采用群体智能优化算法，利用蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为来解决聚类分析问题。通过模拟蚂蚁在数据空间中的移动和信息素更新机制，实现数据点的自主聚类，无需预设聚类中心即可发现数据内在的分布结构。项目集成了数据预处理、核心算法、可视化和性能评估等功能模块，为聚类分析提供完整的解决方案。

功能特性

• 智能数据预处理：支持多种格式数据输入，提供数据标准化和归一化处理
• 蚁群聚类核心算法：实现蚂蚁移动策略、信息素动态更新机制、聚类中心自适应优化
• 动态可视化展示：实时显示聚类过程动画，支持二维/三维数据聚类结果可视化
• 全面性能评估：提供轮廓系数、DB指数等多种聚类质量量化评估指标
• 参数灵活配置：用户可自定义蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数等关键参数

使用方法

输入数据格式

• 数据矩阵：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
• 参数配置：蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数等算法参数
• 可选初始聚类中心：用户自定义的初始聚类中心坐标（可选）

输出结果

• 聚类标签向量（1×n向量）
• 聚类中心矩阵（k×m矩阵）
• 收敛曲线图
• 聚类散点图（支持二维/三维展示）
• 性能指标报告（轮廓系数、DB指数等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度功能，包括数据加载与预处理模块的调用、蚁群聚类算法参数的初始化与执行控制、迭代过程中聚类状态的监控与可视化更新，以及最终聚类结果的性能评估与输出生成。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保算法流程的完整执行。