基于遗传算法优化的模糊C-均值聚类算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目开发了一种混合聚类算法，通过遗传算法(GA)对模糊C-均值(FCM)的初始聚类中心进行全局优化，有效提升了聚类精度与收敛效率。提供MATLAB源代码，支持自定义参数与可视化结果。

详 情 说 明

GA-FCM: 基于遗传算法优化的模糊C-均值聚类算法

项目介绍

本项目实现了一种将遗传算法(GA)与模糊C-均值聚类(FCM)算法相结合的混合聚类方法。传统FCM算法对初始聚类中心敏感，容易陷入局部最优解。本方案通过遗传算法在解空间中进行全局搜索，获得接近最优的初始聚类中心，再将其作为FCM算法的初始值进行局部精细优化，显著提高了聚类结果的稳定性和准确性。

功能特性

• 全局优化能力：利用遗传算法全局搜索特性，有效避免FCM算法陷入局部最优
• 自适应初始化：基于聚类有效性指标自动优化初始聚类中心
• 多指标评估：提供划分系数、划分熵等多种聚类有效性评估指标
• 可视化展示：支持聚类过程的收敛曲线和二维/三维数据聚类结果可视化
• 参数灵活配置：支持遗传算法和FCM算法各项参数的灵活设置

使用方法

输入参数

• 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维度）
• 聚类数目c：正整数，指定聚类类别数量
• 模糊指数m：大于1的实数，控制聚类模糊程度
• 遗传算法参数：种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率
• FCM参数：最大迭代次数、收敛阈值

输出结果

• 最优聚类中心：c×d维矩阵，表示各类别的中心向量
• 隶属度矩阵：n×c维矩阵，表示各样本属于各类别的模糊隶属度
• 聚类标签：n×1向量，根据最大隶属度原则得到的硬划分结果
• 聚类有效性指标：包括划分系数、划分熵等评估指标
• 收敛曲线：遗传算法和FCM算法的优化过程可视化
• 可视化结果：二维/三维数据的聚类散点图展示

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件集成了完整的GA-FCM算法流程，包含数据预处理、遗传算法种群初始化、适应度函数计算、选择交叉变异操作、FCM聚类优化、结果评估与可视化输出等核心功能模块，实现了从数据输入到聚类结果输出的全自动化处理。