MATLAB实现基于PSO和QPSO优化的K-MEANS乳腺癌数据聚类分析系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台开发，实现了标准K-MEANS算法，并集成粒子群优化（PSO）和量子粒子群优化（QPSO）算法，以优化K-MEANS初始中心点选择，提升乳腺癌数据集的聚类效果与准确性。

详 情 说 明

基于PSO和QPSO改进K-MEANS的乳腺癌数据聚类分析系统

项目介绍

本项目针对乳腺癌数据的聚类分析需求，实现了标准K-MEANS聚类算法及其两种优化版本。通过集成粒子群优化算法（PSO）和量子粒子群优化算法（QPSO）对K-MEANS的初始聚类中心选择过程进行优化，有效克服传统K-MEANS算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题。系统在威斯康星乳腺癌数据集上进行了全面测试，提供了完整的性能评估和可视化分析。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现标准K-MEANS、PSO-KMEANS和QPSO-KMEANS三种聚类算法
• 智能优化机制：利用PSO和QPSO的全局搜索能力优化聚类中心初始化
• 多维性能评估：提供聚类准确率、精确率、召回率、轮廓系数等多种评价指标
• 丰富可视化：支持聚类结果PCA展示、算法收敛曲线、聚类边界等多维度可视化
• 参数灵活配置：支持算法参数自定义配置，便于算法调优和对比实验

使用方法

数据准备

将乳腺癌数据集（breastcancer.mat或breastcancer.csv）置于项目根目录下的data文件夹中。数据集应包含569个样本的30维特征矩阵及对应的真实标签。

参数配置

在config.py中设置算法参数：

• 聚类数量K值（建议设置为2）
• PSO参数：种群规模、迭代次数、学习因子等
• QPSO参数：收缩扩张系数、量子旋转角等

运行分析

执行主程序文件，系统将自动运行三种聚类算法，生成性能对比报告和可视化结果。

系统要求

• 编程语言：MATLAB或Python（根据实际实现选择）
• 依赖库：numpy、pandas、scikit-learn、matplotlib等科学计算和可视化库
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，承担着算法调度、数据处理和结果输出的关键职能。其主要实现了数据加载与预处理模块，完成乳腺癌数据集的读取、特征标准化和训练测试集划分；整合了三种聚类算法的执行流程，包括参数初始化、模型训练和聚类预测；集成了多维度评估体系，计算各项聚类性能指标；同时负责生成算法对比分析报告和各类可视化图表，包括收敛曲线、聚类散点图等。通过模块化设计实现了整个聚类分析流程的自动化执行。

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