基于遗传模拟退火的聚类算法实现及优化方法

模糊聚类在知识发现和模式识别等领域扮演重要角色。然而，现有的模糊C-均值聚类算法存在局部最小值的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于遗传模拟退火的聚类算法(Matlab实现)，该算法将模拟退火算法和遗传算法相结合。通过将模拟退火算法和遗传算法的优势相结合，克服了传统遗传算法的早熟现象，并能更快速地收敛到全局最优解。该算法根据聚类问题的特点设计了适应度函数和遗传编码方式，从而提高了聚类效果和算法的收敛速度。对于需要进行聚类分析的问题，本文提供了一种有效的解决方案。