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采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法下载
weixin_39821260
2019-10-29 08:30:15
采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法,此论文仅供参考,欢迎大家下载
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/xtmao/2188391?utm_source=bbsseo
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采用
蚁群
爬山法
进行
聚类分析
的
算法
采用
蚁群
爬山法
进行
聚类分析
的
算法
,此论文仅供参考,欢迎大家
下载
基于
蚁群
算法
的模糊聚类
用FMC
算法
实现基于目标函数的模糊聚类又称交替的迭代优化法。迭代优化本质上属于局部搜索的
爬山法
,很容易陷入局部极值点,因此对初始化很敏感。通常是根据一定的经验准则选取初始参数,这样计算结果与初始参数设置是否恰当密切相关。特别是在数据量较大和高维情况下,设置合理的参数非常困难,只能通过多次实验比较选定。由于初始聚类中心和样本的输入次序对最终的结果有重大影响,往往是用若干不同的初始中心和聚类数目分别聚类,然后选择最满意的聚类作为最终的结果。 通过
蚁群
算法
,我们可以得到最佳的初始聚类中心,然后...
【
蚁群
FCM】基于
蚁群
算法
的模糊聚类matlab仿真
1.软件版本 MATLAB2013b 2.本
算法
理论知识 用FMC
算法
实现基于目标函数的模糊聚类又称交替的迭代优化法。迭代优化本质上属于局部搜索的
爬山法
,很容易陷入局部极值点,因此对初始化很敏感。通常是根据一定的经验准则选取初始参数,这样计算结果与初始参数设置是否恰当密切相关。特别是在数据量较大和高维情况下,设置合理的参数非常困难,只能通过多次实验比较选定。由于初始聚类中心和样本的输入次序对最终的结果有重大影响,往往是用若干不同的初始中心和聚类数目分别聚类,然后选择最满意的聚类作为最终...
m基于ACO
蚁群
优化的FCM模糊聚类
算法
matlab仿真
目录1.
算法
概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB程序4.完整MATLAB程序
蚁群
算法
是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化
算法
,它具有很好的并行性,分布性.根据蚂
蚁群
体不同的集体行为特征,
蚁群
算法
可分为受蚂蚁觅食行为启发的模型和受孵化分类启发的模型,受劳动分工和协作运输启发的模型.本文重点研究了前两种
蚁群
算法
模型. 受蚂蚁觅食行为启发的模型又称为
蚁群
优化
算法
(ACO),是继模拟退火
算法
,遗传
算法
,禁忌搜索等之后又一启发式智能优化
算法
.目前它已成功应用于求解TSP问
基于ACO
蚁群
优化的三维数据坐标聚类仿真
蚁群
算法
(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型
算法
的过程中,发现
蚁群
在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的
蚁群
算法
。
蚁群
算法
的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,根据昆虫科学家的观察,发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达,但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径,并在周围环境发生变化后,自适应地搜索新的最佳路径。
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