1.程序功能描述
基于AOA算術(shù)優(yōu)化的KNN數(shù)據(jù)聚類算法matlab仿真。通過(guò)AOA優(yōu)化算法，搜索最優(yōu)的幾個(gè)特征數(shù)據(jù)，進(jìn)行KNN聚類，同時(shí)對(duì)比不同個(gè)數(shù)特征下的KNN聚類精度。

2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示
MATLAB2022A版本運(yùn)行

3.核心程序

% select features based on selected index
% 生成一個(gè)從1到特征維度數(shù)量dim的向量Pos
Pos      = 1:dim;
% 根據(jù)最優(yōu)解Xgb與閾值thres的比較結(jié)果，篩選出滿足條件的特征索引，賦給Sf變量
Sf       = Pos((Xbest > thres) == 1);
% 根據(jù)篩選出的特征索引Sf，從特征數(shù)據(jù)feat中提取相應(yīng)的特征列，得到篩選后的特征數(shù)據(jù)sFeat
sFeat    = feat(:,Sf);
idx_best = Sf;
% 從特征選擇的結(jié)果FS結(jié)構(gòu)體中獲取所選特征的索引，賦值給sf_idx變量，后續(xù)可根據(jù)這個(gè)索引來(lái)提取對(duì)應(yīng)的所選特征
idx_best
% Accuracy  
% 計(jì)算準(zhǔn)確率相關(guān)的操作注釋及執(zhí)行
Acc    = func_knn(feat(:,idx_best),label,opts) 
time2 = toc;
figure;
plot(curve,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
grid on;
xlabel('迭代次數(shù)');
ylabel('Fitness Value');
title('AOA');
 
save R2.mat Acc idx_best time2

4.本算法原理
數(shù)據(jù)聚類是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)按照相似性劃分為不同的簇（cluster）的過(guò)程，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，而不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。KNN 算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，常用于分類和回歸任務(wù)，在數(shù)據(jù)聚類方面也有一定的應(yīng)用。而 AOA 是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，通過(guò)模擬算術(shù)運(yùn)算過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解。將 AOA 與 KNN 結(jié)合用于數(shù)據(jù)聚類，可以更有效地確定 KNN 算法中的關(guān)鍵參數(shù)以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的聚類劃分。

KNN 算法的核心思想是基于距離度量，對(duì)于一個(gè)待分類（或聚類）的數(shù)據(jù)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)集中找到與其距離最近的 K 個(gè)鄰居，然后根據(jù)這 K 個(gè)鄰居的類別（在分類任務(wù)中）或其他屬性（在聚類等任務(wù)中）來(lái)確定該數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別或歸屬的簇。

AOA優(yōu)化算法過(guò)程如下：

為了評(píng)估每個(gè)個(gè)體（解）的優(yōu)劣程度，需要定義適應(yīng)度函數(shù)f(x)。在基于 AOA 的 KNN 數(shù)據(jù)聚類應(yīng)用中，適應(yīng)度函數(shù)通常會(huì)與 KNN 算法在當(dāng)前參數(shù)設(shè)置下對(duì)數(shù)據(jù)聚類的效果相關(guān)。例如，可以根據(jù)聚類的緊湊性、分離度等指標(biāo)來(lái)構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)。常見的做法是計(jì)算聚類結(jié)果的誤差率（如誤分類率等）或者一些綜合考慮聚類質(zhì)量的指標(biāo)作為適應(yīng)度函數(shù)的值，使得適應(yīng)度函數(shù)值越小，表示聚類效果越好。

在每次迭代中，AOA 算法通過(guò)模擬算術(shù)運(yùn)算來(lái)更新種群中的個(gè)體。主要涉及到兩種算術(shù)運(yùn)算：乘法運(yùn)算和加法運(yùn)算。

基于 AOA 算術(shù)優(yōu)化的 KNN 數(shù)據(jù)聚類算法的基本框架是利用 AOA 算法來(lái)優(yōu)化 KNN 算法在數(shù)據(jù)聚類應(yīng)用中的關(guān)鍵參數(shù)（如 K 值、距離度量方式中的參數(shù)等）以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的初始聚類劃分。具體來(lái)說(shuō)，就是將 KNN 算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)聚類的過(guò)程作為 AOA 算法的適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估環(huán)節(jié)，通過(guò) AOA 算法不斷地搜索最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置和聚類劃分方案，使得聚類效果達(dá)到最優(yōu)。