基于蚁群优化算法的MATLAB聚类分析工具

资 源 简 介

该项目利用蚁群优化（ACO）算法实现智能数据聚类，可自动识别数据集中的聚类结构而无需预设类别数量。支持多维数据处理，为MATLAB用户提供高效的聚类分析解决方案。

详 情 说 明

基于蚁群优化算法的MATLAB聚类分析工具

项目介绍

本项目是一个基于蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）的智能聚类分析工具，使用MATLAB语言开发。该工具能够自动探索数据集的潜在聚类结构，无需预先指定聚类数量，特别适用于探索性数据分析和未知数据结构的研究。通过模拟蚂蚁觅食行为中的正反馈机制，算法能够高效地寻找最优的聚类划分方案。

功能特性

• 自动聚类数量识别：无需预设聚类数，算法根据数据分布自动确定最佳聚类数量K
• 多维数据处理：支持高维数据的聚类分析，突破传统方法在维度上的限制
• 智能可视化展示：提供聚类结果的多维度可视化，包括聚类中心标记和分类边界绘制
• 聚类质量评估：内置全面的评估模块，输出轮廓系数、类内距离等量化指标
• 灵活数据接口：支持.mat矩阵文件和.csv表格文件两种数据输入格式

使用方法

1. 数据准备：准备N×M数值矩阵数据（N样本数，M特征维数），保存为.mat或.csv格式
2. 参数设置：根据数据特性调整算法参数（如蚂蚁数量、信息素强度等）
3. 执行聚类：运行主程序，算法自动完成聚类分析
4. 结果获取：程序输出包括：

- 聚类标签向量（N×1） - 聚类中心坐标矩阵（K×M） - 质量评估报告（轮廓系数等） - 可视化结果图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时建议8GB+）

文件说明

主程序文件整合了完整的蚁群聚类工作流程，实现了数据预处理、参数初始化、蚁群优化迭代、聚类划分决策、结果评估与可视化等核心功能。该文件作为项目的总控单元，协调各个算法模块的有序执行，并负责最终结果的整合输出。具体包含数据读取与校验、特征标准化处理、蚂蚁群体智能搜索、聚类中心自适应确定、边界提取与图形化展示等关键能力。