基于遗传模拟退火的聚类算法（MATLAB实现）

简介：
本研究提出了一种结合遗传算法与模拟退火技术的创新聚类方法，并在MATLAB环境中实现了该算法，有效提升了数据分类的准确性和效率。 模糊聚类是当前知识发现与模式识别等领域中的重要研究分支之一。随着研究领域的拓展，无论是科学研究还是实际应用层面，对聚类结果的要求越来越高。其中，模糊C-均值（FCM）算法是一种非常流行的聚类方法。它利用欧几里得空间中数据点的几何相似度概念进行分类，并计算各类之间的距离。 模糊C-均值算法在理论研究和实际运用方面为其他类型的模糊聚类分析奠定了基础，在应用上也最为广泛。然而，本质上来说，FCM算法是一种局部搜索优化方法，初始条件的选择不当可能导致其收敛到次优解中。因此这一缺点限制了它的广泛应用。 为了克服这个局限性，人们将模拟退火（SA）和遗传算法（GA）结合使用于聚类分析之中。这两种算法的互补特性有效地避免了传统遗传算法过早进入稳定状态的问题，并且根据具体问题设计出合适的编码方式及适应度函数，使得该混合方法能够更高效地找到全局最优解。