MATLAB实现的粒子群优化多维数据聚类演示项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，利用粒子群优化算法实现多维数据自动聚类。通过模拟群体智能行为寻找最优聚类中心，包含完整的PSO算法流程和可视化界面，适用于无监督学习任务的教学演示和算法验证。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的多维数据聚类方法演示项目

项目介绍

本项目实现了粒子群优化(PSO)算法在无监督聚类任务中的应用。通过模拟群体智能行为自动寻找最优聚类中心，克服传统K-means算法对初始中心敏感、易陷入局部最优的问题。项目包含完整的PSO聚类算法流程，并提供可视化界面展示聚类过程的动态演变，支持多种聚类质量评估指标。

功能特性

• 智能优化聚类：采用PSO算法全局搜索最优聚类中心
• 多维数据支持：处理任意维度数据集，支持.csv和.mat格式
• 参数灵活配置：可调节粒子数量、迭代次数、惯性权重等PSO参数
• 多种距离度量：支持欧氏距离和曼哈顿距离两种相似性计算方式
• 全面可视化：动态展示聚类过程、收敛曲线和聚类结果
• 性能评估：提供轮廓系数、DB指数等多维度聚类质量评估

使用方法

1. 数据准备：准备.csv或.mat格式的数据集文件
2. 参数设置：

- 指定聚类数量k值 - 设置PSO参数（粒子数、迭代次数、惯性权重、学习因子） - 选择距离度量方式

1. 运行分析：执行主程序开始聚类分析
2. 结果查看：

- 查看最优聚类中心坐标和标签分配结果 - 分析收敛曲线和聚类散点图 - 获取聚类质量评估报告和运行时间统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目所有核心功能，包括数据读取与预处理、粒子群算法参数初始化、聚类中心优化求解、多维数据可视化展示以及聚类性能综合评估。该文件通过协调各算法模块的协同工作，实现了从数据输入到结果输出的完整聚类分析流程，并生成详细的算法性能报告和图形化结果展示。