一、简介
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
二、源代码
%Kmeans Cluster Algorithm Based on Particle Optimization Algorithm
clc;
clear all;
format long;
tic
data=[1702.8 1639.79 2068.74
1877.93 1860.96 1975.3
867.81 2334.68 2535.1
1831.49 1713.11 1604.68
460.69 3274.77 2172.99
2374.98 3346.98 975.31
2271.89 3482.97 946.7
1783.64 1597.99 2261.31
198.83 3250.45 2445.08
1494.63 2072.59 2550.51
1597.03 1921.52 2126.76
1598.93 1921.08 1623.33
1243.13 1814.07 3441.07
2336.31 2640.26 1599.63
354 3300.12 2373.61
2144.47 2501.62 591.51
426.31 3105.29 2057.8
1507.13 1556.89 1954.51
343.07 3271.72 2036.94
2201.94 3196.22 935.53
2232.43 3077.87 1298.87
1580.1 1752.07 2463.04
1962.4 1594.97 1835.95
1495.18 1957.44 3498.02
1125.17 1594.39 2937.73
24.22 3447.31 2145.01
1269.07 1910.72 2701.97
1802.07 1725.81 1966.35
1817.36 1926.4 2328.79
1860.45 1782.88 1875.13];
%--------参数设定-----------
N=70;%粒子数
c1=1.6;c2=1.6;%设定学习因子值（速度更新参数）
wmax=0.9;wmin=0.4;%设定惯性权重初始及终止值
M=1600;%最大迭代数
K=4;%类别数
[S D]=size(data);%样本数和特征维数
%--------初始化----------------
for i=1:N
clmat(i,:)=randperm(S);%随机取整数
end
clmat(clmat>K)=fix(rand*K+1);%取整函数
fitt=inf*ones(1,N);%初始化个体最优适应度
fg=inf;%初始化群体最优适应度
fljg=clmat(1,:);%当前最优分类
v=rand(N,K*D);%初始速度
x=zeros(N,K*D);%初始化粒子群位置
y=x;%初始化个体最优解
pg=x(1,:);%初始化群体最优解
cen=zeros(K,D);%类别中心定维
fitt2=fitt;%粒子适应度定维
三、运行结果
四、备注
版本：2014a
