蚁群聚类算法仿真实现系统

资 源 简 介

该项目实现了基于生物启发式搜索的蚁群聚类算法，旨在模拟自然界中蚂蚁对物体的拾起、移动和放下的聚类行为。算法通过将高维数据映射到二维网格空间，利用蚂蚁在网格中的随机移动以及基于局部邻域相似度的概率判别机制，实现对非结构化数据的自动分类。系统的核心功能包括：完整的数据预处理模块，支持对输入样本进行归一化和去噪处理；相异度评估模块，计算样本间的欧几里得距离或余弦指标；蚂蚁行为逻辑控制，通过设置动态拾起概率和放下概率，使得相似特征的对象逐渐在网格中聚集；此外，还集成了聚类过程的实时动画演示功能，用户可以直观观察样

详 情 说 明

基于MATLAB的蚁群聚类算法设计与仿真实现

项目介绍

本项目实现了一种基于生物启发式搜索的蚁群聚类算法（ACC）。该算法模拟了自然界中蚂蚁对物体的拾起、移动和放下的聚类行为，将抽象的数据聚类问题转化为二维网格空间中的物体搬运问题。通过蚂蚁在网格中的随机移动，以及基于局部相邻样本相似度的概率抉择机制，系统能够自动将具有相似特征的样本聚集在网格的特定区域，从而实现无监督学习。该仿真系统不仅提供了算法的逻辑实现，还集成了动态可视化模块，可直观展示样本从杂乱分布到形成簇状结构的演化过程。

功能特性

• 自动化聚类流程：实现从模拟数据集生成、数据预处理到自动化类别提取的完整工作流。
• 动态仿真实时展示：程序运行期间每隔固定步长实时更新网格状态，用户可观察聚类中心的动态形成。
• 概率行为控制：采用非线性的拾起与放下概率函数，根据物体的局部密度与相似度指标决定蚂蚁的行为。
• 鲁棒性评估系统：集成Davies-Bouldin指数（DBI）评价指标，定量分析聚类质量，并绘制网格平均凝聚度收敛曲线。
• 后处理拓扑识别：聚类完成后，利用网格连通性搜索（BFS）自动识别并标记最终生成的簇数量。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将程序文件所在的目录设置为当前工作文件夹。
3. 在命令行窗口输入主程序函数名并按回车键，或直接点击运行按钮执行。
4. 观察弹出的动态图形窗口：左侧显示蚂蚁搬运物体在网格中的分布变化，右侧显示收敛曲线。
5. 仿真结束后，系统将自动弹出最终聚类分布图，并在命令行窗口输出生成的簇数量及DBI指数。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱需求：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于高斯分布数据生成及gscatter可视化）。
• 硬件建议：由于包含实时动画显示，建议具备基本的图形显示性能。

核心实现逻辑

系统通过以下步骤完成聚类任务：

• 环境构建与初始化：创建一个30x30的二维网格，将150个归一化后的样本随机散布在网格内。同时初始化20只不带负荷的蚂蚁，随机分配初始坐标。
• 感知与行为控制：

- 拾起行为：当蚂蚁位于有物体的网格时，计算该物体与其邻域内（半径为2）其他物体的平均相似度。当局部相似度较低时，拾起概率增加。 - 放下行为：当携带物体的蚂蚁到达空网格时，计算该物体与周围环境的相似度。当局部相似度较高时，放下概率增加。

• 随机游走机制：蚂蚁每步在八个方向上随机选择一步移动，受网格边界约束限制。
• 聚类标记提取：迭代10,000次后，算法不再使用物理距离聚类，而是通过搜索网格上连通的非空区域，将相互靠近的物体视为同一个簇。

关键算法与函数分析

• 局部相似度评估（calculate_similarity）：这是算法的核心，通过欧氏距离衡量样本特征间的差异。它根据感知半径计算邻域内物体的相似度贡献总和，并利用比例因子alpha调节敏感度。
• 拾起概率（Pp）与放下概率（Pd）：

- 拾起概率通过 Pp = (k1 / (k1 + f))^2 计算，k1为预设阈值。 - 放下概率根据 f 与 k2 的关系动态变化，当相似度 f 低于阈值 k2 时，Pd = 2*f；否则 Pd = 1。

• 连通域搜索聚类：在仿真主循环结束后，通过广度优先搜索（BFS）算法遍历网格。该逻辑将网格位置上相邻的样本索引分配给同一个类别标签，从而完成从网格坐标到训练数据标签的转换。
• DBI质量指标分析（calculate_dbi）：计算簇内样本到中心的平均距离与不同簇中心间距离的比值，以此作为衡量聚类有效性的客观标准。
• 全网格凝聚度监控（evaluate_cohesion）：在迭代过程中计算所有样本的平均局部相似度，并生成收敛曲线，反映聚类过程的稳定性。