一种基于入侵杂草优化算法（IWO）的聚类算法，并与K-Means、高斯混合模型（GMM）进行对比，Matlab

代码功能概述

该代码实现了一种基于入侵杂草优化算法（IWO）的聚类分析，并与K-Means、高斯混合模型（GMM）进行对比实验。核心功能包括：

1. IWO聚类优化：使用IWO算法寻找最优聚类中心
2. 多算法对比：与K-Means、GMM进行聚类效果比较
3. 可视化分析：绘制聚类结果和收敛曲线
4. 量化评估：计算算法间的标签差异（MAE/MSE）

算法步骤详解

1. IWO聚类流程

2. 对比实验流程

• K-Means：经典划分聚类
• GMM：基于概率模型的聚类
• 标签重映射：按第一维特征中心排序确保标签一致性
• 误差计算：MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）

技术路线

关键参数设定

运行环境要求

1. 软件环境：
   • MATLAB R2016b+
   • Statistics and Machine Learning Toolbox
   • Excel数据文件支持
2. 依赖函数：
   • ClusterCost.m（自定义代价函数）
   • remap_labels.m（标签重映射）

应用场景

1. 无监督学习：
   • 客户分群分析
   • 市场细分
   • 生物特征分类
2. 算法研究：
   • 群体智能算法优化
   • 聚类算法性能对比
   • 高维数据可视化
3. 工业领域：
   • 异常检测
   • 图像分割
   • 产品质量分类

创新点分析

1. 动态变异策略：
   sigma = ((MaxIt-it)/(MaxIt-1))^1.5 * (0.2-0.001) + 0.001
   实现变异强度随迭代次数非线性衰减

2. 自适应繁殖机制：

   ratio = (个体代价 - 最差代价)/(最优代价 - 最差代价);
   S = floor(2 + 3*ratio);  // 种子数动态调整
   

   适应度高的个体产生更多种子

3. 多视角可视化：
   同时展示6组特征组合（2×3子图）的聚类结果

4. 跨算法标签对齐：

   % 按第一维特征中心重映射标签
   new_labels = remap_labels(labels, centers, 1)
   

   解决不同算法标签顺序不一致问题

该代码实现了智能优化算法与传统聚类方法的创新性对比框架，通过动态调整的杂草繁殖机制和精英保留策略，显著提升了聚类中心的优化效率，为复杂数据结构的无监督学习提供了新思路。

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