时序聚类+状态识别，WOA-Kmeans++结合Transformer-BiLSTM组合模型，MATLAB代码

一、研究背景

随着大数据时代的到来，如何从高维、非线性、时序数据中提取有效特征并进行准确分类成为研究热点。传统 K-Means 聚类易陷入局部最优，而深度学习模型（如 Transformer 和 BiLSTM）在序列建模中表现优异。本文结合两者，提出WOA-K-Means++ 聚类 + Transformer-BiLSTM 分类的混合模型，提升数据分类的准确性和鲁棒性。

二、主要功能

1.main1_WOA_Kmeansplus.m

• 使用WOA（鲸鱼优化算法）优化 K-Means++ 的初始质心选择。
• 对输入数据进行聚类分析，输出聚类标签和质心。
• 可视化聚类结果、成本变化曲线、簇分配变化、轮廓系数等。

2.main2_Transformer_BiLSTM.m

• 读取聚类结果作为标签，构建分类模型。
• 使用Transformer + BiLSTM混合网络进行分类训练与预测。
• 输出分类准确率、混淆矩阵、ROC 曲线、评价指标（精确率、召回率、F1 分数等）。

三、算法步骤与技术路线

第一阶段：WOA-K-Means++ 聚类

1. 数据读取与预处理

   • 读取 Excel 数据，转换为数组。
   • 设置聚类数 K、种群数量、迭代次数等。

2. WOA 优化 K-Means++

   • 初始化鲸鱼种群（每个个体代表一组质心）。
   • 定义目标函数为 K-Means 聚类成本（如欧氏距离平方和）。
   • WOA 迭代更新质心位置，寻找最优聚类中心。

3. 聚类与可视化

   • 使用最优质心初始化 K-Means 聚类。
   • 绘制成本变化曲线、聚类分布、簇大小变化、轮廓系数、质心距离矩阵等。

第二阶段：Transformer-BiLSTM 分类

1. 数据划分

   • 根据聚类标签按类别比例划分训练集和测试集（分层抽样）。
   • 数据归一化，并转换为序列格式。

2. 网络构建

   • 位置嵌入层：为序列添加位置信息。
   • 自注意力层：捕捉序列内部依赖关系。
   • BiLSTM 层：双向长短期记忆网络，提取时序特征。
   • 全连接层 + Softmax：输出分类结果。

3. 训练与评估

   • 使用 Adam 优化器，设置学习率调度。
   • 绘制训练过程曲线（准确率与损失）。
   • 输出混淆矩阵、ROC 曲线、六边形图、评价指标柱状图等。

四、公式原理

1. WOA 优化算法

模拟座头鲸捕食行为，包括：

• 包围猎物：X⃗(t+1)=X⃗∗(t)−A⃗⋅D⃗\vec{X}(t+1) = \vec{X}^*(t) - \vec{A} \cdot \vec{D}X(t+1)=X∗(t)−A⋅D
• 螺旋更新：$\vec{X}(t+1) = \vec{D}’ \cdot e^{bl} \cdot \cos(2\pi l) + \vec{X}^*(t) $
• 随机搜索：$ \vec{X}(t+1) = \vec{X}_{\text{rand}} - \vec{A} \cdot \vec{D}$

2. K-Means 成本函数

J=∑i=1K∑x∈Ci∥x−μi∥2 J = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} \|x - \mu_i\|^2J=i=1∑K​x∈Ci​∑​∥x−μi​∥2

3. 自注意力机制（Transformer）

Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

4. BiLSTM

结合前向和后向 LSTM，捕捉双向时序依赖。

五、参数设定

六、运行环境

• 操作系统：Windows
• 软件平台：MATLABR2024b

七、应用场景

• 金融风控：客户行为聚类与信用等级分类
• 医疗诊断：病人症状聚类与疾病分类预测
• 工业故障诊断：设备运行状态聚类与故障类型识别

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