灰狼算法优化Kmeans亚洲足球水平聚类分析附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

灰狼优化算法（GWO）与K-means 聚类算法结合，用于亚洲足球水平的聚类分析，可以有效解决传统 K-means 对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题，提高聚类的准确性和稳定性。以下是完整的实现思路、步骤和代码示例：

一、问题背景与意义

亚洲足球各国家 / 地区的水平存在显著差异，通过聚类分析可以将水平相近的球队分组，为：

• 足球训练体系建设提供参考；

• 赛事分组（如亚洲杯、亚冠联赛）提供依据；

• 战术风格和技术特点的对比分析。

传统 K-means 聚类的缺陷：

• 初始聚类中心随机选择，导致聚类结果不稳定；

• 易陷入局部最优解，无法保证全局最优。

GWO 优化 K-means 的核心思想：

• 将 K-means 的初始聚类中心作为 GWO 的优化变量；

• 以 K-means 的聚类目标函数（如惯性 WSS）作为 GWO 的适应度函数；

• 通过 GWO 的全局搜索能力，找到最优的初始聚类中心，再运行 K-means 得到最终聚类结果。

⛳️ 运行结果

原始数据统计信息:

2019国际排名: 均值=92.35, 标准差=33.98

2018世界杯排名: 均值=39.40, 标准差=11.78

2015亚洲杯排名: 均值=10.35, 标准差=5.31

搜索空间维度: 9

下界范围: [24.0, 5.0, -9.0] (重复3次)

上界范围: [174.0, 60.0, 27.0] (重复3次)

开始灰狼算法优化K-means聚类...

迭代 20/100, 最佳适应度: 11992.6783

迭代 40/100, 最佳适应度: 11992.6783

迭代 60/100, 最佳适应度: 11531.6297

迭代 80/100, 最佳适应度: 11431.8899

迭代 100/100, 最佳适应度: 11281.9688

运行传统K-means作为对比...

=== 聚类分析结果 ===

灰狼算法优化K-means - 最终WCSS: 11281.9688

--- 聚类 1 (共9个国家) ---

聚类中心: 国际排名=121.02, 世界杯排名=47.62, 亚洲杯排名=24.00

包含国家: 卡塔尔 泰国 越南 巴林 朝鲜 印尼 约旦 科威特 巴勒斯坦 

平均排名: 国际=121.00, 世界杯=47.78, 亚洲杯=14.33

--- 聚类 2 (共10个国家) ---

聚类中心: 国际排名=60.00, 世界杯排名=33.92, 亚洲杯排名=5.55

包含国家: 中国 日本 韩国 沙特 伊拉克 阿联酋 乌兹别克斯坦 阿曼 澳洲 叙利亚 

平均排名: 国际=72.40, 世界杯=34.00, 亚洲杯=7.20

--- 聚类 3 (共1个国家) ---

聚类中心: 国际排名=23.06, 世界杯排名=16.86, 亚洲杯排名=-1.58

包含国家: 伊朗 

平均排名: 国际=34.00, 世界杯=18.00, 亚洲杯=6.00

=== 性能对比 ===

灰狼算法优化K-means WCSS: 11281.9688

传统K-means WCSS: 4717.0000

改进: -6564.9688 (-139.18%)

=== 足球水平分析 ===

注: 排名数值越小表示水平越高

顶尖水平 (原聚类3): 1个国家

国家列表: 伊朗 

平均排名: 国际=34.0, 世界杯=18.0, 亚洲杯=6.0

中等水平 (原聚类2): 10个国家

国家列表: 中国 日本 韩国 沙特 伊拉克 阿联酋 乌兹别克斯坦 阿曼 澳洲 叙利亚 

平均排名: 国际=72.4, 世界杯=34.0, 亚洲杯=7.2

发展水平 (原聚类1): 9个国家

国家列表: 卡塔尔 泰国 越南 巴林 朝鲜 印尼 约旦 科威特 巴勒斯坦 

平均排名: 国际=121.0, 世界杯=47.8, 亚洲杯=14.3

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]郑韵如.基于k-means聚类分析的配电网故障选线方法[J].昆明理工大学, 2015.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码