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改进模糊C均值时序聚类+编码器状态识别！IPOA-FCM-Transformer组合模型

效果分析

基本描述

1.创新未发表！研究亮点！时序聚类+状态识别，IPOA-FCM-Transformer组合模型，运行环境Matlab2023b及以上。

2.excel数据，方便替换，先运行main1_IPOA-FCM对时序数据进行聚类、再运行main2_Transformer对聚类后的数据进行识别，其余为函数文件无需运行，可在下载区获取数据和程序内容，适用于交通、气象、负荷等领域。

3.图很多，包括聚类效果图、分类识别效果图，混淆矩阵图。命令窗口输出分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积、Kappa系数、F值。

4.附赠案例数据可直接运行main一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

在MATLAB中，可以使用fcm函数实现FCM（Fuzzy C-Means）模糊C均值聚类。FCM是一种常用的聚类算法，它将每个数据点都分配到多个簇，根据隶属度来表示每个数据点属于不同簇的程度。改进的鹈鹕优化算法（IPOA）优化FCM模糊C均值聚类优化，优化参数模糊因子m、最大迭代次数。IPOA算法改进点如下：随机初始化种群、加入Levy飞行策略、动态参数调整。

代码实现的主要功能
main1_IPOA_FCM.m

功能：通过改进的鹈鹕优化算法（IPOA）优化模糊C均值聚类（FCM）的参数（模糊因子 m 和最大迭代次数 maxIter），实现高效聚类，并可视化结果。

输出：优化后的聚类参数、聚类结果图、参数适应度三维关系图。

main2_Transformer.m

功能：基于聚类生成的标签，构建并训练Transformer模型，完成分类任务，评估模型性能。

输出：模型训练曲线、结果对比图、混淆矩阵、ROC曲线等性能指标。

算法流程与关键步骤
main1_IPOA_FCM.m
数据准备

读取数据集，转换为数值数组。

定义优化参数：模糊因子 m 和最大迭代次数 maxIter 的上下界。

IPOA优化

目标函数：通过FCM的聚类效果（如目标函数值或内部指标）评估参数质量。

优化过程：IPOA算法迭代搜索最优参数组合。

FCM聚类

使用优化后的参数重新运行FCM，生成聚类中心和隶属度矩阵。

根据隶属度分配样本到簇，统计各类样本数量。

可视化与分析

绘制聚类散点图、类别分布饼图。

生成参数与适应度的三维关系图（插值平滑）。

main2_Transformer.m
数据预处理

划分训练集（70%）和测试集（30%）。

归一化数据，调整维度为适合Transformer输入的序列格式。

Transformer模型构建

核心层：位置编码层（positionEmbeddingLayer）、自注意力层（selfAttentionLayer）、全连接层。

网络结构：输入序列 → 位置编码 → 自注意力 → 全连接分类。

模型训练与预测

使用Adam优化器，设置学习率调度策略。

训练模型并预测，输出分类结果。

性能评估

指标计算：训练集和测试集准确率。

可视化：训练曲线（准确率与损失值）、预测对比图、混淆矩阵、ROC曲线。

关键步骤总结
IPOA-FCM：通过群体智能优化算法动态调整聚类参数，提升FCM性能。

Transformer分类：将聚类结果作为监督信号，利用Transformer的序列建模能力完成分类任务。

端到端流程：从无监督聚类到有监督分类，实现数据驱动的建模与评估。

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现改进模糊C均值时序聚类+编码器状态识别！IPOA-FCM-Transformer组合模型。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
% 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = categorical(T_train)';
t_test  = categorical(T_test )';%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%%  数据格式转换
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);
end%网络搭建
numChannels = num_dim;
maxPosition = 256;
numHeads = 4;
numKeyChannels = numHeads*32;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229