MATLAB混合粒子群优化算法实现高效多维度数据聚类

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用混合粒子群优化算法实现多维度数据聚类。系统通过模拟鸟群觅食行为优化聚类中心，有效规避局部最优问题，支持自动确定聚类数目，并提供可视化分析与性能评估功能。

详 情 说 明

基于混合粒子群优化算法的多维度数据聚类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的高效聚类分析系统。系统通过模拟鸟群觅食行为动态优化聚类中心位置，有效克服传统聚类算法易陷入局部最优解的局限性。支持对多维度数据集的自动聚类分析，能够自适应的确定最佳聚类数目，并提供全面的聚类结果可视化与性能评估功能，为数据分析提供可靠支撑。

功能特性

• 智能聚类中心优化：采用改进的粒子群优化算法，全局搜索最佳聚类中心
• 自适应聚类数目确定：根据数据特征自动确定最优聚类数量，无需人工预设
• 多维度数据兼容：支持处理任意维度的数值型数据集
• 全面性能评估：提供轮廓系数、DB指数等多种聚类有效性指标分析
• 直观结果可视化：生成高质量的聚类结果散点图和性能分析图表
• 灵活参数配置：允许用户指定聚类数目范围等关键参数

使用方法

1. 准备输入数据：将待聚类数据整理为N×M数值矩阵格式（N为样本数，M为特征维度）
2. 设置参数：可选指定聚类数目范围等参数（如未设置则使用默认值）
3. 执行聚类分析：运行主程序开始聚类计算
4. 获取输出结果：

- 聚类标签向量（N×1） - 聚类中心坐标矩阵（K×M） - 聚类有效性评估指标值 - 聚类结果可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 足够的内存空间（取决于数据集大小）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，具体实现了数据加载与预处理、粒子群优化算法初始化与迭代执行、聚类数目自适应确定、聚类中心优化计算、聚类标签分配、多种有效性指标评估分析以及聚类结果可视化展示等核心功能模块。