基于改进粒子群优化的MATLAB聚类算法实现

资 源 简 介

本项目提供基于惯性因子与自适应邻域优化的粒子群聚类MATLAB实现。通过动态惯性因子调整平衡全局探索与局部收敛，结合自适应邻域搜索提升聚类精度，支持高维数据集自动聚类分析。

详 情 说 明

基于惯性因子与自适应邻域优化的粒子群聚类算法 (PSO-Clustering)

项目介绍

本项目实现了一种改进的粒子群优化算法（PSO），专门用于高维数据集的自动聚类分析。通过引入动态惯性因子调整策略和自适应邻域搜索机制，算法在保持全局探索能力的同时增强了局部收敛性能。该工具集成了多种聚类有效性评估指标，可自动确定最佳聚类数目，并提供直观的可视化分析结果。

功能特性

• 智能参数调整：采用动态惯性因子策略，迭代前期保持较大惯性权重促进全局搜索，后期逐步减小权重增强局部精细搜索
• 自适应邻域优化：根据粒子分布密度自动调整搜索半径，在稀疏区域扩大搜索范围，在密集区域进行精细挖掘
• 多指标评估体系：集成轮廓系数、DB指数等多种聚类有效性指标，全面评估聚类质量
• 自动化聚类分析：自动在指定范围内寻找最优聚类数目，无需人工预设
• 可视化分析：提供粒子收敛过程曲线和高维数据聚类结果的可视化展示（支持2D/3D投影）

使用方法

基本输入

• 数据输入：n×d维数值矩阵，其中n为样本数量，d为特征维度

可选参数配置

% 粒子数量（默认：50） % 最大迭代次数（默认：200） % 聚类数目范围（默认：2-10） % 惯性权重衰减系数（默认：0.9-0.4）

输出结果

• 最优聚类中心坐标矩阵（k×d维）
• 各样本点聚类标签向量（n×1维）
• 适应度收敛曲线图
• 聚类质量评估报告（含最佳聚类数目、轮廓系数、紧密度与分离度指标）
• 高维数据聚类可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 可视化相关组件（用于结果展示）

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包括数据预处理、参数初始化、粒子群优化迭代、邻域搜索优化、聚类质量评估和结果可视化等核心功能模块。该文件整合了动态惯性因子调整策略与自适应搜索机制，协调各组件协同工作，最终输出聚类中心、样本标签及多维评估指标。