基于改进蚁群聚类算法的MATLAB数据智能分组系统

资 源 简 介

本项目利用改进的蚁群聚类算法实现多维数据自动分组，优化信息素更新策略与路径选择机制，解决了传统算法效率低、易陷入局部最优的问题。提供数据预处理、参数调整及聚类可视化功能，帮助研究人员高效完成数据分析，代码包含完整注释便于扩展。

详 情 说 明

基于改进蚁群聚类算法的数据智能分组系统

项目介绍

本项目实现了一种基于改进蚁群聚类算法的数据智能分组系统，旨在高效完成多维数据的自动聚类分析。通过引入自适应信息素更新机制与动态路径概率选择策略，显著优化了传统蚁群聚类算法易陷入局部最优或不收敛的问题。系统集成了数据预处理、参数自定义、聚类执行及结果可视化分析等完整流程，并提供了详细的内部注解，以帮助用户深入理解算法的核心逻辑与各项优化策略。

功能特性

• 改进的聚类算法：采用自适应信息素更新机制和动态路径概率选择策略，提升聚类质量与收敛速度。
• 灵活的输入支持：支持CSV、MAT文件或Excel格式的数值矩阵输入，数据应为N×M维（N为样本数，M为特征数）。
• 参数自定义：允许用户自定义蚂蚁数量、迭代次数、信息素挥发系数、聚类数量范围等关键参数。
• 丰富的输出结果：

- 聚类标签向量（1×N） - 聚类中心矩阵（K×M） - 算法收敛曲线图 - 聚类结果可视化图（支持2D/3D散点图，根据数据维度自动适配） - 详细算法日志（含收敛状态、迭代次数、稳定性指标等）

使用方法

1. 准备数据：将待聚类的数据保存为CSV、MAT或Excel格式的数值矩阵文件。
2. 设置参数：在系统配置区调整算法参数，如蚂蚁数量、迭代次数等，或使用默认参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理、聚类计算及结果生成。
4. 分析结果：查看输出的聚类标签、中心点坐标、收敛曲线及可视化图表，并结合日志分析聚类效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox (用于部分数据预处理及可视化功能)

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能涵盖数据读取与格式化、关键运行参数的初始化配置、改进蚁群聚类算法的完整执行（包括自适应信息素更新和路径选择）、聚类结果的稳定性评估与收敛性判断，并负责生成最终的聚类标签、中心坐标、收敛曲线图、多维数据散点图以及记录详细运算过程的文本日志。