MATLAB中基于遗传算法优化的模糊C-均值混合聚类实现

资 源 简 介

本项目开发了一种混合聚类算法，结合遗传算法（GA）和模糊C-均值（FCM）。首先利用GA全局搜索生成初始聚类中心，再通过FCM进行精细化聚类，有效避免传统FCM陷入局部最优的问题，提升聚类效果。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的模糊C-均值混合聚类算法

项目介绍

本项目实现了一种混合优化聚类算法，旨在解决传统模糊C-均值(FCM)算法容易陷入局部最优解的问题。通过结合遗传算法(GA)的全局搜索能力和FCM算法的局部精细搜索优势，该混合算法能够获得更优的聚类结果和更高的收敛稳定性。

算法首先利用遗传算法进行全局搜索，生成优化的初始聚类中心，然后将这些聚类中心作为FCM算法的输入，进行精细聚类，最终得到高质量的聚类解决方案。

功能特性

• 全局优化能力：利用遗传算法的全局搜索特性，有效避免FCM算法陷入局部最优
• 混合算法融合：实现GA与FCM算法的无缝衔接，参数自动传递和结果整合
• 完整聚类流程：包含数据预处理、聚类中心优化、隶属度计算、结果评估等完整功能
• 多维度评估：提供轮廓系数、戴维森-布尔丁指数等多种聚类质量评估指标
• 可视化展示：生成收敛曲线图，直观展示算法优化过程

使用方法

输入参数说明

必需输入：

• 数据集：n×d维数值矩阵（n为样本数量，d为特征维度）
• 聚类数目c：正整数，表示需要划分的类别数

遗传算法参数（可选，有默认值）：

• 种群规模：遗传算法种群个体数量
• 最大迭代次数：遗传算法最大运行代数
• 交叉概率：控制交叉操作的概率
• 变异概率：控制变异操作的概率

FCM参数（可选，有默认值）：

• 模糊指数m：控制聚类结果的模糊程度
• 最大迭代次数：FCM算法最大迭代次数
• 收敛阈值：FCM算法收敛判断条件

输出结果

• 最优聚类中心：c×d维矩阵，表示最终聚类中心坐标
• 隶属度矩阵：n×c维矩阵，表示每个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生成的硬聚类结果
• 收敛曲线：展示遗传算法和FCM算法的目标函数值变化过程
• 聚类效果评估指标：包含轮廓系数、戴维森-布尔丁指数等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基础工具箱和统计工具箱
• 推荐内存：4GB以上（根据数据集大小调整）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了完整的混合聚类算法流程，包含了遗传算法种群初始化、适应度评估、选择交叉变异操作、模糊C-均值聚类核心计算、隶属度矩阵更新、聚类中心优化迭代等核心功能模块，同时实现了算法参数配置、结果可视化展示和聚类质量评估等辅助功能，为用户提供一站式的聚类分析解决方案。