k-means聚类麻雀算法matlab代码

以下是基于麻雀算法的k-means聚类的MATLAB代码示例：

% 数据加载
load('data.mat');
X = data;

% 参数设置
N = size(X, 1);
K = 3;
max_iter = 100;
c = 1; % 麻雀参数，调整范围为 [0, 1]

% 初始化聚类中心
C = X(randi(N, K, 1), :);

% 迭代聚类
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个样本到聚类中心的距离
    D = pdist2(X, C);
    
    % 分配样本到最近的聚类中心
    [~, I] = min(D, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for k = 1:K
        idx = (I == k);
        if sum(idx) > 0
            C(k, :) = sum(X(idx, :)) / sum(idx);
        end
    end
    
    % 计算麻雀搜索距离
    Dc = pdist2(C, C);
    Dc(logical(eye(K))) = Inf;
    Dc_min = min(Dc, [], 2);
    R = max(Dc_min) * c;
    
    % 麻雀搜索
    for k = 1:K
        r = R * rand();
        theta = 2 * pi * rand();
        C(k, :) = C(k, :) + r * [cos(theta), sin(theta)];
    end
end

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(X(:, 1), X(:, 2), I);
hold on;
plot(C(:, 1), C(:, 2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);

以上代码中，我们首先加载数据，然后设置聚类的参数，包括聚类数K、最大迭代次数和麻雀参数c。接着，我们随机初始化聚类中心，并开始迭代聚类。在每次迭代中，我们计算每个样本到聚类中心的距离，然后将样本分配到最近的聚类中心。接着，我们根据分配结果更新聚类中心，并计算麻雀搜索距离R。最后，我们执行麻雀搜索，更新聚类中心位置。最后，我们将聚类结果可视化。