基于遗传算法的模糊C-均值聚类系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中融合遗传算法与模糊C-均值聚类，通过遗传算法的全局搜索能力生成优质初始聚类中心，有效克服传统FCM容易陷入局部最优的问题。系统包含完整的优化流程，可应用于复杂数据集聚类分析。

详 情 说 明

GA-FCM 模糊聚类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法优化的模糊C-均值聚类系统（GA-FCM）。传统FCM算法对初始聚类中心敏感，容易陷入局部最优解。本系统通过融合遗传算法的全局搜索能力与FCM算法的局部精细化聚类优势，首先生成高质量的初始聚类中心，再进行标准FCM聚类，显著提升了聚类效果和算法鲁棒性。

功能特性

• 混合优化策略：结合遗传算法的全局搜索和FCM的局部优化，避免局部最优
• 灵活参数配置：支持聚类数目、遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）、FCM参数（模糊指数、收敛阈值）等全面配置
• 数据预处理：可选数据标准化功能，提升聚类效果
• 多维可视化：支持二维/三维数据散点图展示，集成PCA降维功能
• 完整输出分析：提供聚类中心、隶属度矩阵、聚类标签、目标函数值等结果
• 质量评估：内置划分系数、划分熵等聚类有效性指标
• 收敛监测：实时显示遗传算法和FCM算法的收敛过程曲线

使用方法

输入参数说明

1. 数据集：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
2. 聚类数目：正整数，指定期望的聚类类别数
3. 遗传算法参数：

- 种群大小 - 迭代次数 - 交叉概率 - 变异概率

1. FCM参数：

- 模糊指数m - 最大迭代次数 - 收敛阈值

1. 数据预处理：可选是否进行数据标准化

输出结果

• 聚类中心矩阵（c×d维）
• 隶属度矩阵（n×c维）
• 硬聚类标签（n×1维）
• 最优目标函数值
• 算法收敛曲线图
• 聚类效果可视化图
• 聚类质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存4GB以上（处理大规模数据集时需更大内存）

文件说明

main.m作为系统的主入口和调度核心，实现了完整的算法流程控制，包括参数初始化、遗传算法优化、FCM聚类执行、结果可视化以及聚类质量评估等功能模块的协同工作。该文件负责整合遗传算法与模糊C-均值的混合优化策略，确保算法的高效运行和结果输出的完整性。