MATLAB实现：基于粒子群优化的自适应K均值聚类算法

资 源 简 介

该项目通过粒子群优化改进传统K均值聚类，自动优化初始中心并调整聚类数目，避免局部最优，兼容MATLAB 7.1。适用于数据挖掘与模式识别场景。

详 情 说 明

基于粒子群优化的自适应K均值聚类算法 - MATLAB 7.1兼容实现

项目介绍

本项目实现了一种结合粒子群优化算法（PSO）改进的传统K均值聚类方法。通过引入粒子群的全局搜索能力，有效克服传统K均值算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题。算法能够自动优化聚类中心初始化，动态调整聚类数目，显著提升聚类结果的稳定性和准确性。特别针对MATLAB 7.1环境进行了代码兼容性优化。

功能特性

• 智能聚类数目确定：自动探索最优聚类数，避免人工预设的主观性
• 全局最优搜索：利用PSO算法跳出局部最优，获得更稳定的聚类结果
• 多维度评估：集成轮廓系数、戴维森堡丁指数等多种聚类有效性指标
• 可视化分析：提供收敛曲线和聚类结果的可视化展示
• 参数灵活配置：支持用户自定义PSO参数和聚类参数
• MATLAB 7.1兼容：确保在经典MATLAB环境中的稳定运行

使用方法

基本调用

% 输入数据矩阵（m×n维，m为样本数，n为特征维度） data = rand(100, 2);

% 调用主函数 [optimal_K, centers, labels, evaluation, convergence_curve] = main(data);

高级参数配置

% 设置自定义参数 params.K_max = 8; % 最大聚类数 params.swarm_size = 30; % 粒子群规模 params.max_iter = 150; % 最大迭代次数 params.w_range = [0.3, 0.8]; % 惯性权重范围

% 带参数调用 [optimal_K, centers, labels, evaluation] = main(data, params);

结果分析

% 查看最优聚类数目 fprintf('最优聚类数: %dn', optimal_K);

% 查看聚类质量评估 fprintf('轮廓系数: %.4fn', evaluation.silhouette); fprintf('DB指数: %.4fn', evaluation.db_index);

% 可视化结果（自动根据特征维度选择2D/3D显示） plot_clustering_results(data, labels, centers);

系统要求

• MATLAB版本：7.1或更高版本
• 内存要求：至少512MB可用内存（取决于数据规模）
• 工具箱依赖：仅需基础MATLAB功能，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程，实现了从数据预处理到结果输出的全链路功能。具体包括粒子群优化器的初始化与迭代执行、聚类数目的自适应确定机制、聚类中心的多轮优化计算、聚类质量的多指标评估体系，以及结果数据的可视化展示功能。该文件通过模块化设计将复杂算法封装为简洁的接口，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。