一、算法原理與改進策略

1. 核心思想

將人工蜂羣算法（ABC）的全局搜索能力與K均值聚類（KMC）的局部優化能力結合，通過以下改進解決傳統KMC的缺陷：

  • 初始化優化：採用最大最小距離積法選擇初始聚類中心
  • 自適應搜索：引入基於距離的動態步長調整策略
  • 混合更新機制：融合全局最優引導與局部擾動策略

2. 算法流程

K-均值聚類算法_聚類

二、MATLAB代碼實現

%% 參數設置
n = 100;        % 數據點數
k = 3;          % 聚類數
max_iter = 200; % 最大迭代次數
limit = 10;     % 最大開採次數

%% 數據生成（示例：Iris數據集）
load fisheriris
X = meas(:,1:2); % 使用前兩個特徵

%% 改進ABC-KMC算法
% 初始化蜂羣（最大最小距離積法）
positions = max_min_distance(X, k*n);

% 主循環
for iter = 1:max_iter
    % 僱傭蜂階段
    for i = 1:size(positions,1)
        new_pos = positions(i,:) + rand(1,k)*2-1; % 動態步長
        new_pos = repair_position(new_pos, X);    % 邊界修正
        if fitness(new_pos, X) < fitness(positions(i,:), X)
            positions(i,:) = new_pos;
        end
    end
    
    % 觀察蜂階段
    prob = fitness./sum(fitness);
    for i = 1:size(positions,1)
        if rand < prob(i)
            new_pos = positions(i,:) + rand(1,k)*2-1;
            new_pos = repair_position(new_pos, X);
            if fitness(new_pos, X) < fitness(positions(i,:), X)
                positions(i,:) = new_pos;
            end
        end
    end
    
    % 偵察蜂階段
    for i = 1:size(positions,1)
        if iter > limit && fitness(positions(i,:), X) == max(fitness)
            positions(i,:) = rand(1,k)*range(X);
        end
    end
    
    % K均值迭代更新
    [idx, centers] = kmeans(X, k, 'Start', positions(1:k,:));
    positions = [centers; positions(k+1:end,:)]; % 混合更新
end

%% 結果可視化
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15);
title('IABC-KMC聚類結果');

%% 關鍵函數定義
function positions = max_min_distance(X, num)
    % 最大最小距離積初始化
    distances = pdist2(X, X);
    D = min(distances) * max(distances);
    [~, idx] = sort(D, 'descend');
    positions = X(idx(1:num), :);
end

function new_pos = repair_position(pos, X)
    % 邊界修正
    new_pos = max(min(pos, max(X)), min(X));
end

function f = fitness(pos, X)
    % 適應度函數（類內距離平方和）
    distances = pdist2(X, pos);
    f = sum(min(distances));
end

三、應用場景

  1. 圖像分割
% 醫學圖像分割示例
load('brainMRI.mat');
[idx, centers] = IABC_KMC(brain_data, 4);
segmented = label2rgb(idx);
imshow(segmented);
  1. 文本聚類
% TF-IDF特徵提取
tfidf = tfidf_vectorizer(docs);
[idx, ~] = IABC_KMC(tfidf, 5);
  1. 工業設備故障診斷
% 傳感器數據聚類
sensor_data = readtable('sensor_log.csv');
[cluster, ~] = IABC_KMC(sensor_data(:,2:end), 3);

參考代碼 基於改進人工蜂羣算法的K均值聚類算法 www.youwenfan.com/contentcnl/81318.html

四、注意事項

  1. 參數調優建議 蜂羣規模：數據維度的2-3倍 最大迭代次數：數據量的0.1-0.5倍 擾動強度：初始值0.1，隨迭代指數衰減
  2. 加速技巧
  • 使用KD樹加速最近鄰搜索
  • 並行計算適應度評估
parfor i = 1:size(positions,1)
    % 並行計算適應度
end
  1. 可視化工具
  • 使用t-SNE進行高維數據降維可視化
tsne_plot = tsne(X);
scatter(tsne_plot(:,1), tsne_plot(:,2), 50, idx, 'filled');