基於粒子群最佳化演算法的圖象聚類識別matlab模擬

1.程式功能描述
基於粒子群最佳化演算法的圖象聚類識別。透過PSO最佳化方法，將數字圖片的特徵進行聚類，從而識別出數字0~9.

2.測試軟體版本以及執行結果展示
MATLAB2017B版本執行

3.核心程式

%引數初始化
global Nwidth;
global Nwidth2;
 
centerNum  = 4;      %聚類中心數
level      = 5;      %圖片的分割數 
patternNum = level*2*level+1;
d          = 10;     %十個數字，如果是n張圖片，那麼就d = n;
 
%step1:圖片讀取
[Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6,Y7,Y8,Y9,Y0,T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T0] = func_readimages();
 
 
%step2:特徵的提取
func_feature_catch(level,Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6,Y7,Y8,Y9,Y0,T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T0);
 
 
%step3:獲取特徵庫
[m_pattern,vector,vector2]  = pattern(patternNum);
Nwidth     = size(m_pattern,1);
Nwidth2    = size(m_pattern,1);
 
 
%step4:粒子群聚類模組呼叫
%以下是你提供的程式碼的修正
% iterNum     = 20;  %迭代次數
% particleNum = 100; %初始化粒子數
% [m_pattern,Particle] = C_PSO(m_pattern,patternNum,centerNum,iterNum,Nwidth,Nwidth2,particleNum);
 
%以下是我們提供的程式碼粒子群聚類程式碼
particleNum = 50; 
iterNum     = 300;  
[fljg,fg,bfit,ws,cen]=C_PSO2(vector',particleNum,iterNum,centerNum);
%聚類結果分析
figure;
disp('最優聚類輸出:');
fljg
disp('最優適應度輸出:');
fg
plot(bfit,'r-*');title('最優適應度軌跡');
hold on;
plot(1:length(bfit),fg,'b-.');
legend('最優適應度軌跡','最優適應度');
%以下是我們提供的程式碼粒子群聚類程式碼
particleNum = 50; 
iterNum     = 300;  
[fljg,fg,bfit,ws,cen]=C_PSO2(vector2',particleNum,iterNum,centerNum);
%聚類結果分析
figure;
disp('最優聚類輸出:');
fljg
disp('最優適應度輸出:');
fg
plot(bfit,'r-*');title('最優適應度軌跡');
hold on;
plot(1:length(bfit),fg,'b-.');
legend('最優適應度軌跡','最優適應度');
06_003m

4.本演算法原理
粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO）演算法是一種模擬鳥群捕食行為的最佳化搜尋演算法，它透過群體中個體之間的資訊共享和協作來實現問題的求解。在影像聚類識別中，PSO演算法可以用於尋找最佳的聚類中心，從而提高聚類的準確性和效率。

粒子群最佳化是一種基於群體的最佳化技術，靈感來自鳥群或魚群的社會行為。在PSO中，每個解決方案被看作是搜尋空間中的一個“粒子”。每個粒子都有自己的位置和速度，這些位置和速度會根據粒子自己的經驗和鄰居粒子的經驗來更新。

假設我們有M個粒子，每個粒子i在D維搜尋空間中具有一個位置向量X_i(t)和一個速度向量V_i(t)，其中t表示迭代次數。

w是慣性權重，控制全域性搜尋與區域性搜尋的平衡。

c_1和c_2是加速常數（認知係數和社會系數），通常為正實數。

r_1和r_2是在[0, 1]區間內隨機生成的數值，用於引入隨機性。

將影像資料預處理後轉換為特徵向量，然後利用PSO尋找這些特徵向量在高維空間的最佳劃分邊界或聚類中心。對於每一輪迭代，粒子位置代表不同的聚類中心候選方案，透過評估各個方案的聚類效果來更新粒子的速度和位置，最終得到合適的聚類中心集合並完成影像聚類識別任務。

在影像聚類識別中，我們可以將影像的每個畫素看作是一個資料點，並使用聚類演算法將這些資料點劃分成不同的類別。PSO演算法可以用於最佳化聚類中心的選擇，從而提高聚類的效果。

具體步驟如下：

初始化粒子群，每個粒子的位置表示一組聚類中心；
計算每個粒子的適應度值，即聚類效果的評價指標（如類內距離和、類間距離比等）；
根據適應度值更新每個粒子的個體最優位置和全域性最優位置；
使用速度更新公式和位置更新公式更新粒子的速度和位置；
重複步驟2-4直到滿足停止條件（如達到最大迭代次數或適應度值達到預設閾值）；
輸出全域性最優位置作為最終的聚類中心，並使用這些聚類中心對影像進行聚類識別。

基於粒子群最佳化演算法的圖象聚類識別matlab模擬

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