基于粒子群优化的聚类算法最近挺火的,尤其是在大数据这块还蛮有一套。这篇资源讲的是一种把粒子群算法跟空间重组结合起来搞聚类的思路,思路挺新,核心就在“重构特征向量”上。简单说,就是通过调整粒子分布位置来让数据的特征表达更精准,再用来聚类,分得更清楚。

空间重组的逻辑有点像你把原始数据做了一次“再加工”,让算法更好懂这些数据长啥样。比如你用它来做设备故障检测,聚得准,误报也少多。实测效果还不错,分类更准,挖掘也快。

如果你之前用过标准 PSO 聚类,或者在搞工业数据、图像一类的,推荐你看看这个思路,能开点脑洞。代码实现不算复杂,用Matlab来做比较合适,网上也能找到类似的模板,比如这套 PSO 聚类实现

顺手也整理了一些配套的资源,像特征提取图像量子 PSO都有,平时搞信号、视频的朋友也能用上:

如果你在做数据聚类卡住了,可以试试这种空间重组的策略,尤其适合高维、流式数据的情况,响应也快,效果也稳。