K均值的PSO聚类算法

资 源 简 介

K均值的PSO聚类算法

详 情 说 明

K均值与PSO结合的聚类算法是一种融合了传统划分方法和群体智能的优化技术。其核心思想是利用粒子群优化（PSO）的全局搜索能力来克服K均值易陷入局部最优的缺陷。

算法流程可分为三阶段： 初始化阶段：随机生成粒子群，每个粒子代表一组K均值聚类中心的位置。同时设定PSO参数如惯性权重、学习因子等。 混合迭代阶段： 每个粒子对应的中心点执行K均值迭代，快速收敛到局部最优 通过PSO的粒子速度和位置更新公式，在解空间中进行全局探索 适应度函数通常采用类内距离平方和（WCSS） 收敛输出：当满足终止条件时，选择最优粒子对应的中心作为最终聚类结果。

在MATLAB实现时需注意： 矩阵运算加速K均值的距离计算 并行处理提升粒子群评估效率 路径规划场景需将聚类结果与遗传算法的路径点生成模块衔接

该方法的优势在于： 比纯K均值具有更强的跳出局部最优能力 比纯PSO聚类收敛更快（借助K均值局部搜索） 特别适合像路径规划这类需要兼顾聚类质量与计算效率的场景