最基本的粒子群算法实现的数据聚类

资 源 简 介

最基本的粒子群算法实现的数据聚类

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能优化算法。在数据聚类问题中，它可以自动寻找最优的聚类中心，适合没有先验知识的场景。

基础实现思路分为四个阶段： 粒子初始化 每个粒子代表一组候选聚类中心（如K均值中的质心），随机散布在数据空间。粒子群规模通常设为20-50个，每个粒子包含位置和速度向量。

适应度评估 采用类内距离和作为评价标准：计算所有数据点到对应聚类中心的距离平方和。该值越小，说明聚类效果越好，粒子位置越优。

群体协同搜索 每个粒子记录个体历史最优解，同时跟踪全局最优解。通过速度更新公式调整运动方向，包含：惯性项保持原方向、认知项趋向个体最优、社会项趋向群体最优。

终止判断 当达到最大迭代次数，或群体最优解连续多代不再显著改进时，算法输出全局最优的聚类中心位置。

初学者需注意： 速度更新公式中的惯性权重影响收敛性，可线性递减 数据需要先标准化处理 聚类数K需预先指定

该算法相比K-means能跳出局部最优，但计算量较大。适合作为理解群体智能算法的入门实践。