粒子群優化算法是一種模擬鳥類群體行為的智能優化算法，現已成為進化算法的一個新的重要分支。粒子群算法思想直觀、實現簡單而且具有很高的執行效率，自提出以來，受到國內外眾多學者的關注。

       粒子群優化與其它基于群體的進化算法相比，它們均初始化為一組隨機解，通過迭代搜尋最優解。PSO將每一個可能產生的解表述為群中的一個微粒，每個微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一個由目標函數決定的適應度。本文首先介紹了基本的粒子群算法的理論和基本算法流程，然后介紹了模糊聚類的相關知識。從而對基于粒子群的聚類分析有更進一步的認識，然后在本文的第三章，通過MATLAB對該算法進行了仿真，并通過分析幾張手動輸入圖片進行仿真分析，發現采用不同的距離方法均能實現圖片的模糊聚類。

隨著人類的活動范圍逐步擴展，科學技術不斷進步，人們能以更快速更廉價的方式獲得和存取數據，這就使得數據及信息量以指數方式增長。同時隨著計算機硬件和軟件的飛速發展，尤其是數據庫技術與應用的普及，人們面臨的將是浩瀚無垠的數據海洋，如果沒有有效的方法提取這些大量數據中有用的信息和知識，將會造成極大的浪費。

聚類分析是一種無教師監督的分類方法，是用數學的方法研究分類問題的一門學科，在數據挖掘的研究中占有很大的比重。它是多元分析的一個分支，目前已被廣泛應用于信息檢索、機器學習、模式識別、圖像處理等研究領域。迄今為止，聚類分析已經經歷了20多年的發展歷程，并在很多方面得到了很好的應用，但是聚類算法仍存在許多不完善的地方，為了使它得到更好的推廣和應用，對聚類算法進一步的優化和改進還是非常迫切和

總結

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