基于K均值变异算子的遗传聚类算法在MATLAB中的实现

简介：
本研究提出了一种结合K均值变异算子与遗传算法的新型聚类方法，并在其基础上实现了高效的聚类过程。实验结果表明，该算法具有良好的聚类性能和稳定性，在多个数据集上的表现优于传统算法。相关代码在MATLAB中实现并开源共享。 本段落介绍了一种引入k-均值变异算子的遗传聚类算法。主要步骤包括：首先读取数据并对数据进行乱序排列；接着设置算法参数，如种群规模、交叉概率及变异概率等；然后初始化种群，并将每个个体的染色体表示为对数据样本的分类。 接下来是遗传进化过程： 1. 选择操作：根据适应度函数保留前10%最优个体，其余使用轮盘赌方法进行选择。 2. 交叉操作：以一定概率执行个体间的交叉操作。 3. 变异操作：在变异过程中，依据当前迭代次数和种群的适应度情况决定采用k-均值变异算子还是随机变异。 算法会持续迭代直至满足终止条件。之后会对聚类结果进行评估，并根据聚类中心对样本分类；同时绘制聚类中心图及对应的样本点，并将最终的聚类结果保存至文件中。 该算法通过结合遗传算法与k-均值聚类方法，实现了数据的有效聚类操作，并提供了对聚类结果的可视化和存储功能。