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目录

MATLAB实现基于WOA-Kmeans鲸鱼优化算法（WOA）结合K均值聚类（Kmeans）进行多特征分类预测的详细项目实例... 2

项目背景介绍... 2

项目目标与意义... 3

提升多特征聚类与分类预测的整体精度... 3

改善模型对初始条件与噪声的鲁棒性... 4

构建可扩展、可调参的WOA-Kmeans MATLAB工程模板... 4

探索群体智能优化与传统机器学习结合的实践路径... 4

项目挑战及解决方案... 5

高维多特征空间中的搜索效率与收敛性能问题... 5

鲸鱼优化与K均值聚类的耦合方式设计难点... 5

MATLAB R2025b环境与工程可复现性的综合要求... 6

项目模型架构... 6

数据预处理与多特征构建模块... 6

鲸鱼优化算法核心模块... 7

WOA-Kmeans聚类模块... 7

多特征分类预测模块... 8

可视化分析与评估模块... 8

项目模型描述及代码示例... 9

鲸鱼优化算法编码与适应度函数示例... 9

WOA-Kmeans聚类执行示例... 10

分类结果混淆矩阵可视化示例... 11

简易参数控制界面示例（非必需但展示R2025b兼容GUI）... 11

MATLAB实现基于WOA-Kmeans鲸鱼优化算法（WOA）结合K均值聚类（Kmeans）进行多特征分类预测的详细项目实例

请注意此篇内容只是一个项目介绍 更多详细内容可直接联系博主本人

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在多源数据快速积累的时代，真实业务往往面临维度高、样本量大、特征相关性复杂等问题。单一的传统聚类算法，在处理此类多特征复杂数据时，往往容易陷入局部最优、对初始参数敏感、对噪声与异常值抗干扰能力不足。K均值聚类作为应用极为广泛的一类无监督学习方法，具备算法简单、计算高效、易于理解等优点，因此在工业生产质量分析、医疗数据模式挖掘、金融风险行为分群以及用户行为画像构建等领域长期占据主导地位。然而，K均值也存在先天缺陷，例如需要预先给定聚类中心数量、聚类中心初始位置随机、容易在复杂数据空间中停留在局部最优、对于非球状分布数据或类内方差不均衡数据表现较差等问题。当特征维度升高、多特征之间的耦合与非线性关系变得更加明显时，这些缺陷会更加突出，导致聚类结果对初始条件高度依赖，甚至出现不同运行结果差异较大的情况，这在工程实际场景中是不容易接受的。

为了缓解这些问题，智能优化算法逐渐与传统机器学习方法深度融合，将全局优化搜索能力引入到模型参数选择与结构设计环节。鲸鱼优化算法是一种新型群体智能优化方法，通过模拟座头鲸的捕食行为，利用包围猎物、螺旋气泡网攻击、随机搜索等机制，在全局搜索与局部开发之间实现动态权衡。该算法具有结构简单、参数少、实现容易、对目标函数形式要求较低等特点，在连续域全局优化、参数寻优以及组合优化等任务中表现出良好的全局寻优能力与鲁棒性。因此，将鲸鱼优化算法与K均值聚类结合，利用其在搜索空间中快速逼近全局最优解的能力，为K均值提供更优的初始聚类中心或直接优化聚类目标函数，成为一种具有现实价值与理论意义的方案。

在多特征分类预测场景中，常常先通过聚类进行特征空间划分或样本分群，再在此基础上构建分类器或预测模型。聚类可以帮助揭示数据的内部结构，辅助进行特征工程、标签重构或样本分层建模，从而提升分类与预测模型的泛化能力与稳定性。通过鲸鱼优化算法增强的K均值，可以在多维特征空间中更准确地划分数据子群，使得每个聚类内的样本呈现更高的同质性，从而为后续的监督学习提供更高质量的数据基础。例如在故障诊断场景中，可先对多传感器采集的振动、温度、电流等多源特征进行聚类，将具有相似机理或状态模式的样本聚合，再在每一类上训练针对性更强的故障识别模型；在医疗数据分析中，可以通过聚类划分不同病程阶段或不同症状组合模式，随后在每一群组上建立精细化预后预测模型和风险评分模型。

基于上述背景，项目选用MATLAB R2025b作为开发环境，通过实现鲸鱼优化算法与K均值聚类结合的多特征分类预测项目，为复杂多维数据分析提供一套可复现、可扩展、可调参的完整工程化范例。MATLAB在数值计算、矩阵运算、可视化展示以及算法原型验证方面具有强大的优势，可以更加便捷地实现算法构建、数据处理和实验对比。针对R2025b版本的特定规范，代码设计过程中充分考虑函数接口变化、图形界面组件支持情况以及相关统计学习函数的新约束，使整个项目具备更好的兼容性与稳定性。通过在真实或模拟多特征数据集上对WOA-Kmeans模型进行训练与评估，结合传统K均值以及其他启发式优化方法的聚类结果进行比较，可以系统地验证这种组合模型在聚类质量、分类性能和计算效率方面的优劣，为后续在工业、医疗、金融、交通等多个领域中的推广应用提供实验依据。

更为重要的是，此类项目不仅注重算法本身的实现，还强调完整工程流程，包括数据预处理、特征归一化、多特征选择、模型参数设置、收敛过程监控、可视化分析以及分类预测阶段的精度评估。通过对鲸鱼优化算法的关键参数和算子进行灵活配置，利用其在迭代过程中保持群体多样性和避免早熟收敛的能力，使K均值在高维多特征空间中的表现得到全面提升。整体项目将展示从算法原理到实际代码，从理论模型到多场景应用的完整过程，使WOA-Kmeans在多特征分类预测问题中的价值得到系统呈现。

项目目标与意义

提升多特征聚类与分类预测的整体精度

该项目最核心的目标之一是通过鲸鱼优化算法与K均值聚类的融合，提升多特征数据在聚类与后续分类预测任务中的整体精度。传统K均值常采用随机方式初始化聚类中心，当数据特征维度较高、类间分布复杂时，随机初始化会导致聚类结果不稳定，容易陷入局部最优，产生较大的簇内方差。通过引入鲸鱼优化算法，可以将聚类中心的位置编码为种群个体，在迭代过程中利用包围猎物机制和螺旋搜索机制动态调整聚类中心，使目标函数（如簇内平方和）持续下降，最终获得更为合理的聚类划分。更优的聚类划分，一方面可以更准确地揭示数据的潜在结构，另一方面可以直接用作后续分类模型的辅助信息，例如将聚类结果作为新特征加入分类器输入，或在每个聚类子集上训练局部分类模型，从而显著提升整体分类预测精度。通过在多组数据集上验证该方法的表现，可以更直观地量化精度提升幅度，为实际工程应用提供坚实依据。

改善模型对初始条件与噪声的鲁棒性

传统K均值对初始聚类中心十分敏感，多个不同的初始化可能产生截然不同的聚类结果，尤其在存在噪声点、离群点或某些类别样本数量较少的情况下，更容易受到干扰。项目目标之一是利用鲸鱼优化算法构建一种更加鲁棒的聚类与分类预测流程，使模型对初始条件和数据扰动不再过度敏感。通过在鲸鱼种群中维护多个候选解，利用全局搜索与局部开发相结合的策略，可以有效避免部分糟糕的初始中心配置对最终结果的影响。同时，在适应度函数设计时，可以考虑引入对噪声和离群点不那么敏感的指标，与传统簇内误差结合，从而进一步强化模型的稳定性。最终目标是使得在多次独立运行或在数据存在适度扰动的情况下，聚类结果与分类预测精度保持相对稳定，减少偶然性带来的风险，这对于在线系统、实时监测和安全关键领域尤为重要。

构建可扩展、可调参的WOA-Kmeans MATLAB工程模板

另一个重要目标是搭建一套结构清晰、可扩展、可复用的MATLAB工程模板，使研究者与工程技术人员可以在此基础上快速适配不同数据集与业务场景。通过规范化的数据预处理模块、参数配置模块、优化算法模块、K均值聚类模块以及分类预测模块，将各个部分拆解为相对独立、接口明确的子模块，便于替换数据源、调整特征选择策略或更换后续分类器类型。通过对鲸鱼优化算法的关键参数（种群规模、最大迭代次数、控制系数衰减方式等）与K均值相关参数（聚类数、距离度量方式、迭代终止阈值等）提供集中管理与外部配置接口，使整个项目具备较高的可调节性。这样不但方便进行参数敏感性分析和性能对比，也有利于在不同应用领域进行二次开发和功能扩展，形成具有通用价值的算法工程模板。

探索群体智能优化与传统机器学习结合的实践路径

该项目还承载着方法论上的意义，即探索群体智能优化算法与传统机器学习方法结合的实践路径，积累可操作的经验与模板。鲸鱼优化算法代表一类基于自然群体行为的启发式全局优化策略，而K均值则是形式简洁的经典聚类方法。将二者有机结合，可以系统分析优化算法在提升传统方法性能方面的作用机制，包括如何设计合适的解编码方式、适应度函数如何体现任务目标、如何平衡探索与开发、如何设置终止条件以及如何控制计算复杂度等问题。通过这一案例，可以为后续引入其他优化算法（如粒子群、灰狼算法、蝙蝠算法等）提供思路，也为更多机器学习算法（例如支持向量机、神经网络、特征选择算法等）与群体智能优化的融合实践提供参考路径，为复合型智能系统的设计与实现提供可行方案和经验积累。

项目挑战及解决方案

高维多特征空间中的搜索效率与收敛性能问题

在高维多特征数据空间中，搜索空间维度急剧膨胀，鲸鱼优化算法若直接对所有聚类中心坐标进行全局搜索，搜索维度为“聚类数 × 特征维度”，这会显著增加优化难度，容易导致收敛缓慢、陷入局部最优或计算开销过大。高维空间中“维度灾难”效应使得样本之间的距离度量变得不再直观，聚类目标函数的地形更加复杂，存在大量局部极值点。若鲸鱼种群规模与迭代次数设置不当，搜索过程可能停留在局部区域，优化效果有限；若一味增加种群规模与迭代次数，虽然可以提升探索能力，却会导致计算时间急剧增长，不利于在工程环境中的实际部署。为应对这一挑战，项目在算法设计层面采用多种策略。例如，在特征预处理阶段通过标准化、归一化以及冗余特征筛除等方式减轻维度负担，使有效特征集中于较低维的子空间。在鲸鱼优化阶段，采用分层编码策略，将聚类中心的坐标进行合理组织，使解向量结构清晰，便于进行向量化计算提升效率。同时使用控制参数a的线性或非线性衰减策略，使算法在早期迭代注重全局搜索，在后期逐渐转向局部精细搜索，从而加快收敛速度并降低早熟风险。在实现层面充分利用MATLAB矩阵运算与向量化编程的优势，将适应度计算、距离计算等关键操作进行向量化处理，大幅缩减循环开销，通过合理的初始化策略和调参过程，使高维空间中的搜索效率与收敛性能达到较为理想的平衡。

鲸鱼优化与K均值聚类的耦合方式设计难点

虽然鲸鱼优化算法可以为K均值提供初始聚类中心或参与优化过程，但如何设计合理的耦合机制，使两者优势得到充分发挥，是项目的关键挑战之一。直接用鲸鱼优化算法搜索最终聚类中心位置，虽然从理论角度可行，但缺少K均值本身局部细化能力的参与，可能使局部结构调整不够精细；若仅用鲸鱼优化来生成初始中心，然后完全交由K均值迭代更新，则鲸鱼优化的作用被弱化，在某些复杂数据集上仍然可能回到局部最优。因此，需要设计一种既能发挥鲸鱼全局搜索能力，又能保留K均值高速局部收敛特性的耦合方案。项目在这方面采用分阶段与嵌入式结合的方式：在当前阶段主要采用“WOA优化初始中心 + K均值精修”的结构，在适应度函数中直接使用K均值的一步更新或多个迭代作为局部算子，对每个鲸鱼个体的解进行短步K均值校正，再计算相应的簇内误差。这种做法使每个个体在适应度评估前得到一定的局部优化，从而有效提高适应度评估的质量。另一方面，通过限制K均值在每次适应度评估中的迭代次数，将整体计算时间控制在可接受范围。当工程需要进一步提升精度时，可以将WOA迭代后得到的中心作为K均值的初始点，进行一次完整K均值聚类，以确保最终结果在局部层面得到充分细化。通过这种分层耦合设计，使鲸鱼优化与K均值两者形成互补，既保证全局寻优能力，又提高局部拟合质量。

MATLAB R2025b环境与工程可复现性的综合要求

在MATLAB R2025b环境下，部分函数和属性相较于旧版本存在变化，例如图形界面组件方面不再依赖某些高级UI对象，只能使用figure与uicontrol组合构建简单控制界面；绘图方面ColorbarVisible属性不再适用，对colormap的调用方式有更新；部分统计学习函数（如fitrlinear、fitrnet等）的参数约束更为严格。这些环境变化与约束对项目工程实现提出了额外挑战。一方面，需要在代码编写过程中避免使用已弃用或不再受支持的接口，以保证项目在R2025b版本中的可运行性与稳定性；另一方面，为了让项目具有较强的工程可复现性，需要合理组织代码结构、添加必要的注释与参数说明，并避免依赖过于复杂的界面组件或外部工具箱，从而降低移植与维护难度。解决方案是严格依据R2025b版本的官方规范，对图形显示与界面控制部分采用通用且兼容性强的方式实现，例如利用figure和uicontrol创建简单清晰的参数输入与结果展示界面，使用axes与标准绘图函数进行聚类结果和收敛曲线可视化，确保所有可视化调用均采用colormap(fig, turbo)之类的形式管理颜色映射。由于项目重点在于优化与聚类算法本身，对复杂深度学习组件或高级UI控件需求较低，可以通过简化界面、保持结构清晰的脚本与函数文件来提升可复现性。同时在数据读取、随机种子设置、结果保存等环节进行统一封装，使不同环境下运行项目能产生可比较的结果，从工程角度增强项目的实用性和可维护性。

项目模型架构

数据预处理与多特征构建模块

模型架构的第一部分是数据预处理与多特征构建模块，负责将原始数据转换为适合WOA-Kmeans算法处理的特征矩阵。多特征数据往往来源广泛，可能包含数值特征、类别特征、时间序列特征、统计特征、频域特征等，这些特征在量纲、分布和尺度上都存在显著差异。若直接将原始特征输入到聚类算法中，距离度量结果往往会被尺度较大的特征主导，导致聚类结果扭曲。因此必须在模型架构中将特征标准化或归一化设计为固定步骤，通过z-score标准化或[min, max]归一化，将各维特征映射到可比范围内。此外，在多特征场景中往往存在冗余特征与强相关特征，这会增大搜索空间维度并降低聚类质量。为此，可以引入基于相关系数、方差阈值或简单滤波准则的特征筛选机制，预先删除明显冗余或无效特征，减轻后续WOA-Kmeans模块的负担。

在架构上，数据预处理模块包括数据导入、缺失值处理、异常值处理、特征变换以及最终特征矩阵生成等步骤。缺失值可以通过删除样本、均值填充、插值或基于最近邻的方式进行处理；异常值可以结合箱型图统计或设定阈值进行剔除或拉伸。完成上述处理后，得到清洁、稳定的特征矩阵X以及对应的标签向量y（若后续需要进行分类预测）。该模块通过函数接口向后续模块提供统一格式的数据输入，使整个模型架构具备清晰的数据流边界。在MATLAB R2025b环境中，利用矩阵运算与基础统计函数可以高效实现这些操作，并通过脚本封装保证数据预处理流程的可重复执行，为WOA-Kmeans算法提供可靠的数据基础。

鲸鱼优化算法核心模块

鲸鱼优化算法核心模块是整个模型架构的全局搜索引擎，用于在连续空间中搜索最优或近似最优的聚类中心位置。该模块首先将聚类中心的坐标进行向量化编码，将K个聚类中心在d维空间中的坐标拼接为长度为K×d的一维向量，每个鲸鱼个体对应一个候选解。鲸鱼种群由多个个体构成，每个个体在迭代过程中更新位置以逼近最优解。算法主要通过以下三种机制进行搜索：包围猎物机制、螺旋气泡网攻击机制和随机搜索机制。包围猎物机制通过控制参数a逐渐减小，使算法在迭代初期具有较强的全局探索能力，在迭代后期向局部开发过渡；螺旋气泡网攻击机制通过模拟鲸鱼围绕猎物的螺旋轨迹，使个体沿螺旋路径逼近当前最优解；随机搜索机制在控制参数条件满足时引入随机压力，增强种群多样性，避免所有个体过早聚集在某一局部区域。

在设计适应度函数时，将每个个体对应的聚类中心解映射回K×d矩阵，然后对当前数据集计算簇内平方误差之和，作为适应度值。适应度越小，说明聚类效果越好。为了改善适应度评估的稳定性与质量，可以在适应度计算前对个体中心进行一到数步K均值局部更新，使其更贴近局部最优，再计算相应误差。算法迭代过程中不断比较并记录当前最优个体，当适应度不再明显下降或达到最大迭代次数时，终止搜索并输出最优聚类中心。该模块的实现中充分利用MATLAB向量化特性，将整体种群位置更新、距离计算和适应度计算尽可能用矩阵运算表达，减少显式for循环，提升执行效率。整个鲸鱼优化模块通过函数形式对外提供接口，输入数据矩阵与聚类数，输出优化后的聚类中心，为后续K均值精细化和分类预测提供基础。

WOA-Kmeans聚类模块

WOA-Kmeans聚类模块是将鲸鱼优化与K均值算法深度结合的核心部分，负责完成聚类任务并为分类预测提供结构信息。在该模块中，首先调用鲸鱼优化算法核心模块，获取为当前数据集与指定聚类数优化得到的一组聚类中心。这组聚类中心已经在全局范围内进行了搜索与优化，通常比随机初始化结果更优。随后以此中心为初始值，调用K均值聚类算法进行局部迭代更新，利用K均值在局部空间快速收敛的优势，对聚类边界和中心位置进行细致调整。这一阶段可以采用标准K均值迭代：根据当前聚类中心将所有样本分配至距离最近的中心，随后更新每个簇中心为簇内样本均值，反复迭代直至中心变化小于阈值或达到最大迭代次数。

在距离度量方面，标准欧氏距离是最常用的选择，也可以根据数据特征特点尝试曼哈顿距离或马氏距离。在多特征分类预测场景中，聚类结果不仅仅是无监督学习的终点，还将作为后续监督学习的辅助信息来源。因此，该模块在输出聚类标签和中心的同时，还可以计算每个簇的样本数量、平均特征向量、类内方差等统计信息，为后续特征构造与模型分析提供依据。通过将鲸鱼优化带来的全局搜索能力与K均值的局部细化能力结合，WOA-Kmeans聚类模块有望获得更加稳定和精确的聚类结果，有效缓解传统K均值对初始化和局部最优的敏感性。

多特征分类预测模块

多特征分类预测模块在WOA-Kmeans聚类结果基础上构建监督学习模型，用于对新样本进行类别预测或状态识别。该模块有多种构建方式，取决于项目的具体需求与场景。一种常见方式是将聚类结果作为新增特征，例如对每个样本添加一个离散特征表示其所属簇编号，或者添加每个簇中心到样本的距离作为一组新特征，再与原始特征拼接后输入到分类器中，从而使分类器结合原特征与聚类结构进行判别。另一种方式是采用分簇建模，将数据按聚类结果划分为多个子集，在每个子集上训练各自的局部分类模型，预测时先将新样本分配到最近簇，然后调用该簇对应的分类器进行预测，这样可以针对不同数据子群建立更为精细的分类规则。

在分类器选择上，可以根据任务性质与数据规模选择多种经典模型，如支持向量机、决策树、随机森林、简单的浅层神经网络等。考虑到MATLAB R2025b对部分回归与分类函数参数的限制，此模块尽量选择接口相对稳定、参数设置不依赖已弃用选项的分类模型。例如使用fitctree、fitcensemble、fitcsvm等构建分类器，并通过交叉验证评估模型性能，避免在同一次训练中结合不再支持的超参数搜索选项。多特征分类预测模块通过统一接口接收预处理后的特征矩阵、聚类标签和真实类别标签，输出训练好的分类模型以及在训练集和验证集上的性能指标，包括精度、召回率、F1值等。在整体架构中，该模块体现了无监督学习与监督学习的协同作用，使WOA-Kmeans聚类为分类预测提供更具结构性的特征基础。

可视化分析与评估模块

可视化分析与评估模块负责对WOA-Kmeans聚类过程与分类预测结果进行直观展示和定量评估，帮助开发者理解模型行为与性能特点。在聚类阶段，该模块可以绘制鲸鱼优化算法的收敛曲线，即迭代次数与适应度（簇内误差）之间的关系，用于观察算法是否顺利收敛及收敛速度。在特征维度较低或通过降维方法映射到二维或三维空间时，可以绘制聚类结果散点图，用不同颜色标示不同簇，并标出聚类中心位置，形象展示WOA-Kmeans聚类边界与簇分布。当聚类数较多时，可以按子图方式展示局部区域或采用投影方法聚焦局部结构。

在分类预测阶段，该模块可通过混淆矩阵展示预测结果，与真实标签进行对比，计算总体准确率以及各类别的精度与召回率。考虑到MATLAB R2025b中ConfusionMatrixChart的使用约束，该模块可以采用简单的imagesc加文本标注方式绘制混淆矩阵图，并通过colormap(fig, turbo)设定颜色映射。除此之外，还可以绘制ROC曲线、PR曲线等，用于度量模型在不同阈值下的表现。通过将WOA-Kmeans方法与传统K均值或其他初始化方式的结果进行对比，展示在聚类误差、分类精度和计算效率方面的差异，从而全面评估该方法的优势与局限。评估模块在架构中提供重要的反馈途径，为参数调优与算法改进提供依据，使整个项目形成闭环的开发与验证流程。

项目模型描述及代码示例

rng(2025); % 固定随机数种子以保证实验结果可复现 numSamples = 600; % 设置样本数量为600个，便于后续聚类与分类实验 numFeatures = 4; % 设置原始特征维度为4维，模拟多特征场景 X = zeros(numSamples, numFeatures); % 预分配特征矩阵X以提高内存使用效率 鲸鱼优化算法编码与适应度函数示例 function [bestPos, bestFit] = WOA_optimize_initCenters(X, k, maxIter, popSize) % 定义鲸鱼优化函数用于优化聚类中心 [nSamples, nFeatures] = size(X); % 获取样本数量与特征维度用于解向量编码 dim = k * nFeatures; % 解向量维度等于聚类数乘以特征维度 lb = repmat(min(X,[],1), 1, k); % 下界为每个特征最小值扩展到所有聚类中心 ub = repmat(max(X,[],1), 1, k); % 上界为每个特征最大值同样扩展到所有中心 pos = zeros(popSize, dim); % 预分配种群位置矩阵提高计算效率 for i = 1:popSize % 遍历初始化每个鲸鱼个体的位置 pos(i,:) = lb + rand(1,dim) .* (ub - lb); % 在特征范围内随机初始化个体位置 end % 结束初始化循环 fitness = zeros(popSize,1); % 初始化适应度数组用于存储每个个体的适应度 end % 结束适应度初始化循环 bestPos = pos(bestIdx,:); % 保存当前全局最优个体位置 for t = 1:maxIter % 主迭代循环执行鲸鱼优化更新位置 C = 2 * r2; % 计算向量C用于扰动当前最优位置附近搜索 if p < 0.5 % 当p小于0.5时在包围猎物机制与随机搜索之间选择 D = abs(C * bestPos - pos(i,:)); % 计算与当前最优个体之间的距离向量 randIdx = randi(popSize); % 随机选择一个种群中的个体作为参考 Xrand = pos(randIdx,:); % 获取该随机个体的位置向量 newPos = Xrand - A * D; % 使用随机个体位置更新当前个体提高多样性 if newFit < fitness(i) % 若新位置适应度优于原位置则接受更新 fitness(i) = newFit; % 更新当前个体适应度为新适应度 if fitness(i) < bestFit % 若当前个体适应度优于全局最优则更新全局最优 bestFit = fitness(i); % 更新全局最优适应度值 bestPos = pos(i,:); % 更新全局最优位置向量 end % 结束主迭代循环 WOA-Kmeans聚类执行示例 load('multiFeatureData.mat','X_std','y'); % 载入预处理后的标准化特征矩阵与真实标签 k = 3; % 设置聚类簇数为3对应数据中的三类模式 maxIter = 60; % 设置鲸鱼优化最大迭代次数为60控制搜索过程长度 popSize = 25; % 设置种群规模为25在计算成本与搜索能力之间折中 [bestPos, bestFit] = WOA_optimize_initCenters(X_std, k, maxIter, popSize); % 调用鲸鱼优化函数获得最优聚类中心向量及其适应度 opts = statset('MaxIter', 100, 'Display','off'); % 配置K均值选项设置最大迭代次数为100且不显示中间信息 [clusterIdx, finalCenters, sumd] = kmeans(X_std, k, 'Start', initCenters, 'Options', opts, 'Replicates',1); % 使用优化得到的初始中心执行一次K均值聚类并得到簇标签与中心及簇内误差 figure; % 创建新图窗用于展示二维投影聚类结果 [coeff, score] = pca(X_std); % 对标准化数据执行主成分分析进行降维 scatter(score(:,1), score(:,2), 35, clusterIdx, 'filled'); % 绘制样本在前两个主成分空间中的散点并按聚类标签着色 xlabel('PC1'); % 设置横轴标签为第一主成分 ylabel('PC2'); % 设置纵轴标签为第二主成分 title('WOA-Kmeans聚类结果二维主成分投影'); % 为图形添加标题说明展示内容 colormap(gcf, turbo); % 使用turbo颜色映射增强不同簇颜色区分度 colorbar; % 添加颜色条帮助辨识不同簇颜色映射范围 figure; % 创建第二个图窗用于绘制假设的收敛曲线示范 iterAxis = 1:maxIter; % 构造迭代次数横轴向量用于绘图 fakeHistory = linspace(bestFit*1.5, bestFit, maxIter); % 利用线性插值生成示意性的适应度收敛曲线数据 plot(iterAxis, fakeHistory, 'LineWidth',2); % 绘制适应度值随迭代次数变化的收敛曲线示意 xlabel('迭代次数'); % 标注横轴为迭代次数 ylabel('适应度值'); % 标注纵轴为适应度值 title('WOA适应度收敛趋势示意曲线'); % 添加标题表示该图展示收敛趋势 grid on; % 打开网格线便于观察曲线变化形态 acc = mean(y_pred == y_test); % 计算预测标签与真实标签一致比例作为分类准确率 disp(acc); % 打印分类准确率用于评估聚类辅助后的分类性能 分类结果混淆矩阵可视化示例 cm = confusionmat(y_test, y_pred); % 根据真实标签与预测标签计算混淆矩阵计数 figure; % 创建图窗用于绘制混淆矩阵图像 imagesc(cm); % 使用伪彩色形式展示混淆矩阵各单元计数大小 xlabel('预测类别'); % 设置横轴为预测类别索引 ylabel('真实类别'); % 设置纵轴为真实类别索引 title('分类结果混淆矩阵'); % 添加标题说明该图展示分类混淆矩阵 colormap(gcf, turbo); % 为当前图窗设置turbo颜色映射增强对比度 colorbar; % 添加颜色条显示不同颜色对应的计数大小 简易参数控制界面示例（非必需但展示R2025b兼容GUI） figCtrl = figure('Name','WOA-Kmeans参数控制','NumberTitle','off'); % 创建一个图窗作为参数控制界面 uicontrol('Style','text','Position',[20 160 120 20],'String','簇数K'); % 创建静态文本标签提示输入聚类数K editK = uicontrol('Style','edit','Position',[150 160 80 25],'String','3'); % 创建编辑框默认值为3用于输入K值 uicontrol('Style','text','Position',[20 120 120 20],'String','最大迭代'); % 创建静态文本标签提示输入最大迭代次数 editIter = uicontrol('Style','edit','Position',[150 120 80 25],'String','60'); % 创建编辑框默认值为60用于输入迭代次数 uicontrol('Style','text','Position',[20 80 120 20],'String','种群规模'); % 创建静态文本标签提示输入种群大小 editPop = uicontrol('Style','edit','Position',[150 80 80 25],'String','25'); % 创建编辑框默认值为25用于输入种群规模

rng(2025); % 固定随机数种子以保证实验结果可复现
numSamples = 600; % 设置样本数量为600个，便于后续聚类与分类实验
numFeatures = 4; % 设置原始特征维度为4维，模拟多特征场景
X = zeros(numSamples, numFeatures); % 预分配特征矩阵X以提高内存使用效率

鲸鱼优化算法编码与适应度函数示例

function [bestPos, bestFit] = WOA_optimize_initCenters(X, k, maxIter, popSize) % 定义鲸鱼优化函数用于优化聚类中心
[nSamples, nFeatures] = size(X); % 获取样本数量与特征维度用于解向量编码
dim = k * nFeatures; % 解向量维度等于聚类数乘以特征维度
lb = repmat(min(X,[],1), 1, k); % 下界为每个特征最小值扩展到所有聚类中心
ub = repmat(max(X,[],1), 1, k); % 上界为每个特征最大值同样扩展到所有中心
pos = zeros(popSize, dim); % 预分配种群位置矩阵提高计算效率
for i = 1:popSize % 遍历初始化每个鲸鱼个体的位置
pos(i,:) = lb + rand(1,dim) .* (ub - lb); % 在特征范围内随机初始化个体位置
end % 结束初始化循环

fitness = zeros(popSize,1); % 初始化适应度数组用于存储每个个体的适应度

end % 结束适应度初始化循环

bestPos = pos(bestIdx,:); % 保存当前全局最优个体位置

for t = 1:maxIter % 主迭代循环执行鲸鱼优化更新位置

C = 2 * r2; % 计算向量C用于扰动当前最优位置附近搜索

if p < 0.5 % 当p小于0.5时在包围猎物机制与随机搜索之间选择

D = abs(C * bestPos - pos(i,:)); % 计算与当前最优个体之间的距离向量

randIdx = randi(popSize); % 随机选择一个种群中的个体作为参考

Xrand = pos(randIdx,:); % 获取该随机个体的位置向量

newPos = Xrand - A * D; % 使用随机个体位置更新当前个体提高多样性

if newFit < fitness(i) % 若新位置适应度优于原位置则接受更新

fitness(i) = newFit; % 更新当前个体适应度为新适应度

if fitness(i) < bestFit % 若当前个体适应度优于全局最优则更新全局最优

bestFit = fitness(i); % 更新全局最优适应度值

bestPos = pos(i,:); % 更新全局最优位置向量

end % 结束主迭代循环

WOA-Kmeans聚类执行示例

load('multiFeatureData.mat','X_std','y'); % 载入预处理后的标准化特征矩阵与真实标签
k = 3; % 设置聚类簇数为3对应数据中的三类模式
maxIter = 60; % 设置鲸鱼优化最大迭代次数为60控制搜索过程长度
popSize = 25; % 设置种群规模为25在计算成本与搜索能力之间折中
[bestPos, bestFit] = WOA_optimize_initCenters(X_std, k, maxIter, popSize); % 调用鲸鱼优化函数获得最优聚类中心向量及其适应度

opts = statset('MaxIter', 100, 'Display','off'); % 配置K均值选项设置最大迭代次数为100且不显示中间信息
[clusterIdx, finalCenters, sumd] = kmeans(X_std, k, 'Start', initCenters, 'Options', opts, 'Replicates',1); % 使用优化得到的初始中心执行一次K均值聚类并得到簇标签与中心及簇内误差

figure; % 创建新图窗用于展示二维投影聚类结果
[coeff, score] = pca(X_std); % 对标准化数据执行主成分分析进行降维
scatter(score(:,1), score(:,2), 35, clusterIdx, 'filled'); % 绘制样本在前两个主成分空间中的散点并按聚类标签着色
xlabel('PC1'); % 设置横轴标签为第一主成分
ylabel('PC2'); % 设置纵轴标签为第二主成分
title('WOA-Kmeans聚类结果二维主成分投影'); % 为图形添加标题说明展示内容
colormap(gcf, turbo); % 使用turbo颜色映射增强不同簇颜色区分度
colorbar; % 添加颜色条帮助辨识不同簇颜色映射范围

figure; % 创建第二个图窗用于绘制假设的收敛曲线示范
iterAxis = 1:maxIter; % 构造迭代次数横轴向量用于绘图
fakeHistory = linspace(bestFit*1.5, bestFit, maxIter); % 利用线性插值生成示意性的适应度收敛曲线数据
plot(iterAxis, fakeHistory, 'LineWidth',2); % 绘制适应度值随迭代次数变化的收敛曲线示意
xlabel('迭代次数'); % 标注横轴为迭代次数
ylabel('适应度值'); % 标注纵轴为适应度值
title('WOA适应度收敛趋势示意曲线'); % 添加标题表示该图展示收敛趋势
grid on; % 打开网格线便于观察曲线变化形态

acc = mean(y_pred == y_test); % 计算预测标签与真实标签一致比例作为分类准确率
disp(acc); % 打印分类准确率用于评估聚类辅助后的分类性能

分类结果混淆矩阵可视化示例

cm = confusionmat(y_test, y_pred); % 根据真实标签与预测标签计算混淆矩阵计数
figure; % 创建图窗用于绘制混淆矩阵图像
imagesc(cm); % 使用伪彩色形式展示混淆矩阵各单元计数大小
xlabel('预测类别'); % 设置横轴为预测类别索引
ylabel('真实类别'); % 设置纵轴为真实类别索引
title('分类结果混淆矩阵'); % 添加标题说明该图展示分类混淆矩阵
colormap(gcf, turbo); % 为当前图窗设置turbo颜色映射增强对比度
colorbar; % 添加颜色条显示不同颜色对应的计数大小

简易参数控制界面示例（非必需但展示R2025b兼容GUI）

figCtrl = figure('Name','WOA-Kmeans参数控制','NumberTitle','off'); % 创建一个图窗作为参数控制界面
uicontrol('Style','text','Position',[20 160 120 20],'String','簇数K'); % 创建静态文本标签提示输入聚类数K
editK = uicontrol('Style','edit','Position',[150 160 80 25],'String','3'); % 创建编辑框默认值为3用于输入K值
uicontrol('Style','text','Position',[20 120 120 20],'String','最大迭代'); % 创建静态文本标签提示输入最大迭代次数
editIter = uicontrol('Style','edit','Position',[150 120 80 25],'String','60'); % 创建编辑框默认值为60用于输入迭代次数
uicontrol('Style','text','Position',[20 80 120 20],'String','种群规模'); % 创建静态文本标签提示输入种群大小
editPop = uicontrol('Style','edit','Position',[150 80 80 25],'String','25'); % 创建编辑框默认值为25用于输入种群规模

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http://【智能优化与机器学习融合】MATLAB实现基于WOA-Kmeans鲸鱼优化算法（WOA）结合K均值聚类（Kmeans）进行多特征分类预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）_NNMF降维与K-Medoids聚类代码资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90225317

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