内容概要：本文研究了一种基于遗传算法与异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）优化模糊C均值聚类（FCM）的新方法，旨在提升传统FCM算法在聚类精度、收敛速度和全局搜索能力方面的局限性。该算法结合了遗传算法的全局搜索优势与改进型粒子群算法的局部精细搜索能力，通过动态多群策略增强种群多样性，避免早熟收敛，并将其应用于FCM聚类中心的优化求解，提高了聚类性能。论文提供了完整的Matlab代码实现，适用于多种数据集验证，具有较强的可复现性和科研参考价值。; 适合人群：具备一定机器学习和智能优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及科研人员，尤其适合致力于聚类分析、数据挖掘和智能算法改进的研究者。; 使用场景及目标：①解决传统FC【SCI级别】基于GA-HIDMSPSO优化FCM模糊C均值聚类的算法研究（Matlab代码实现）M算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题；②通过智能优化算法提升聚类效果，应用于图像分割、模式识别、故障诊断等领域；③为SCI论文写作提供创新算法思路与代码实现支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注GA与HIDMSPSO的融合机制及在FCM中的优化流程，可进一步拓展至其他优化算法与聚类模型的结合研究。
