MATLAB基于蚁群聚类的智能数据分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现仿生智能算法，通过模拟蚂蚁觅食的信息素反馈机制，自动完成多维数据的聚类分析。系统集成数据预处理、参数配置及动态聚类过程，适用于复杂数据集的智能分类任务。

详 情 说 明

基于蚁群聚类的数据分类与分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于仿生智能算法的数据自动聚类分析系统。系统核心采用蚁群聚类技术，通过模拟蚂蚁在觅食过程中利用信息素进行协作的行为机制，智能地将多维数据点分配到指定的聚类中心。该系统集成了数据预处理、参数配置、聚类执行、效果评估与结果可视化等完整流程，为多维数据的无监督分类提供了一种有效的解决方案。

功能特性

• 仿生智能算法：利用蚂蚁移动概率计算模型和动态信息素更新策略，实现高效数据聚类
• 完整流程覆盖：包含数据预处理、参数初始化、蚂蚁移动策略、信息素更新和结果可视化五大核心模块
• 参数灵活配置：支持自定义蚂蚁数量、信息素挥发系数、迭代次数等关键参数
• 聚类效果评估：自动计算轮廓系数、DB指数等聚类质量指标，量化分析聚类效果
• 结果可视化：提供聚类结果2D/3D散点图展示，支持特征降维显示，直观呈现数据分布
• 收敛过程监控：生成目标函数值随迭代次数变化的收敛曲线，便于算法调优

使用方法

1. 数据准备：准备n×m的双精度数值矩阵作为输入数据，其中n为样本数量，m为特征维度
2. 参数设置：指定聚类数目k，并根据需要调整蚂蚁数量、信息素挥发系数、迭代次数等算法参数
3. 执行聚类：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、蚁群聚类计算和结果评估
4. 结果获取：系统输出包括聚类标签向量、聚类中心矩阵、收敛曲线图、聚类评估指标和可视化散点图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的统计和机器学习工具箱
• 支持2D/3D图形显示功能
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时需更大内存）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据输入与验证、算法参数初始化、蚁群聚类过程执行、聚类结果计算与评估以及可视化图表生成。该文件实现了从数据加载到最终结果输出的完整处理流水线，确保用户可通过单一入口点操作整个聚类分析流程。