基于PSO优化的K均值聚类动态优化工具（MATLAB版）

资 源 简 介

本项目采用粒子群优化（PSO）算法对传统K均值聚类进行改进，通过智能搜索优化初始聚类中心，显著提升聚类精度并避免局部最优问题。MATLAB实现提供高效计算与可视化支持。

详 情 说 明

基于粒子群优化（PSO）算法的K均值聚类动态优化工具（MATLAB版）

项目介绍

本项目提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法与K均值聚类的混合智能优化方案。传统K均值算法对初始聚类中心的选择极为敏感，容易陷入局部最优解。本项目通过引入PSO算法的全局搜索能力，动态优化K均值的初始聚类中心配置，显著提升聚类结果的稳定性和质量。工具集成多种聚类评估指标与可视化功能，为数据挖掘与模式识别研究提供强有力的支持。

功能特性

• 全局优化初始化：利用PSO群体智能搜索最优聚类中心初始位置，克服K均值对初始值的依赖性。
• 自适应参数调整：支持惯性权重的动态线性递减策略，平衡全局探索与局部开发能力。
• 多维数据兼容：可处理任意维度的高维数据集，并自动进行降维可视化。
• 综合性能评估：提供轮廓系数(Silhouette Coefficient)与误差平方和(SSE)双指标评估聚类质量。
• 过程动态监控：实时绘制PSO优化过程中适应度值（SSE）的收敛曲线，监控算法性能。

使用方法

输入参数

1. 数据矩阵：n×d维数值矩阵（n为样本数，d为特征维数）
2. 聚类数目：正整数k，指定期望的聚类数量
3. PSO参数配置：

- 种群规模（粒子数量） - 最大迭代次数 - 学习因子c1、c2 - 惯性权重范围[ω_min, ω_max]

1. K均值参数配置：

- 最大迭代次数 - 中心点变化收敛阈值

输出结果

• 最优聚类中心：k×d维矩阵，表示找到的最佳聚类中心坐标
• 样本聚类标签：n×1向量，标明每个样本的最终归属簇
• 优化过程记录：包含每次迭代全局最优适应度值的收敛曲线数据
• 聚类质量报告：轮廓系数与总SSE值定量评估
• 可视化图表：生成聚类结果的二维/三维散点图（通过PCA降维实现高维数据展示）

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于K均值算法基础函数）

文件说明

主程序文件封装了完整的PSO优化K均值聚类流程，其核心功能包括：驱动PSO种群初始化与迭代寻优、调用K均值算法进行局部精细搜索、计算聚类有效性指标、生成收敛曲线与聚类结果可视化图表，并负责整合所有计算模块以输出最终的优化聚类方案。