基于粒子群优化算法的模糊c聚类源码

资 源 简 介

基于粒子群优化算法的模糊c聚类源码

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）与模糊C均值聚类（FCM）结合是一种改进的聚类方法，主要用于解决传统FCM对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题。

核心思路 粒子编码：每个粒子代表一组潜在的聚类中心，位置向量维度由数据特征数和聚类数决定。 适应度函数：通常采用FCM的目标函数（如类内紧密度），用于评估粒子的聚类效果。 混合更新机制：粒子群通过全局最优和个体最优信息调整位置，同时融入模糊隶属度计算，动态优化聚类中心。

实现要点 参数设置：惯性权重、学习因子需平衡探索与开发能力。 终止条件：可设为最大迭代次数或聚类中心变化阈值。 优势：相比传统FCM，PSO的全局搜索能力能更大概率找到优质解。

扩展方向 可引入自适应参数调整策略以提升收敛速度。 结合其他优化算法（如遗传算法）形成混合优化框架。