基于改进遗传算法的K-means聚类分析
为此,提出基于改进遗传算法的K-means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K-means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题,并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价,利用...
基于遗传算法的并行化K-means聚类算法研究的任务书 一、任务背景与意义 聚类是一种将数据对象根据相似性分组的方法,可以用于数据分类、数据挖掘、信息 检索等领域。K-means 聚类算法是一种常见的基于距离度量的聚类算法,已经被广泛 应用于实际问题中。然而,随着数据规模的增大和复杂性的增加,传统的串行K- means 算法...
GA-kmeans聚类算法,通过GA遗传算法优化kmeans聚类,最后通过CHI DBI 轮廓系数对比分析。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复基于GA遗传算法优化kmeans聚类(Matlab)。 %% ===清空工作区=== clc; clear; close all; addpath(genpath(pwd)); %% ===导入数据=== data = xlsread('序列数据.xlsx'); X...
基于遗传算法的K-means聚类算法(GKA)流程描述如下: (1)设置遗传参数:聚类数k,种群规模m,最大迭代次数T,交叉概率Pc,变异概率Pm; (2)种群初始化:从样本中随机选取k个点作为聚类中心并进行编码,重复m次,产生初始种群; (3)计算群体中各个体的适应度;
因此,改进 k-means算法以进一步提高聚类效果具有十分重要的意义。本文首先详细地介绍了聚类分析技术,对现有的聚类算法进行了分类,分析了这些算法的优缺点,并在此基础上,重点研究了k-means算法。其次,全面分析了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。在此基础上,结合k-means算法的思想和特点,提出了一种改进的遗传k...
一种基于遗传算法的K-means聚类算法 摘要：传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合，通过多次选择、交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始...
K-MEANS聚类算法文中提出了一种基于改进自适应遗传算法的K-means聚类算法.利用仿真实验分别对确定聚类数目k和不确定聚类数目k的聚类算法进行测试,通过与传统聚类算法进行比较,实验结果显示动态确定聚类数目k的聚类算法的有效性.doi:10.3969/j.issn.1009-3230.2018.01.001佟昕辽宁省科学技术情报研究所vip应用能源技术...
K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法,也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一.但K-mean算法对初始聚类中心十分敏感,这对处理学生成绩等数据而言,会导致聚类结果极为不稳定.为此,提出基于改进遗传算法的K-means聚类算法.该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛...
之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序,结果网上一堆程序不能用,只能自己写一个了。该程序是基于matlab编写的,调用了kmeans函数和遗传算法工具箱,这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上,最后取整数就是K值了。程序附带了自己定义的排序函数,该函数的