K-means算法是聚类分析中一种基本的划分方法,因其算法简单、理论可靠、收敛速度快、能有效处理较大数据而被广泛应用,但传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,容易受初始选定的聚类中心的影响而过早地收敛于局部最优解,因此亟需一种能克服上述缺点的全局优化算法。 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形...
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...
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...
2基于遗传算法的K-means 算法2.1 GA-K-means 算法的具体流程 GA-K-means 是在K-means 聚类中利用遗传算法选择最优的初 始种子。图1为GA-K-means 聚类的总体框架。首先，系统生成初始种群，用于寻找全局最优初始种子，遗传 算法对当前种群进行选择、交叉和变异等遗传操作，不断更新种群，直到满足停止条件；然后...
基于改进遗传算法的K-means算法能够有效解决算法对初始值K的依赖性,自动生成类K;同时严格选取初始中心点,加大各中心点之间的距离,避免初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态[3-6]。 本文基于改进遗传算法进行学生成绩的K-means聚类分析,将学生的考试成绩按照不同科目分成不同的类簇,利用...
(毕业设计论文)《基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究》.doc,基于遗传算法的k-means聚类挖掘方法研究 PAGE IV 基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究 摘要 数据挖掘是随着信息技术不断发展而形成的一门新学科,是信息处理和数据库技术领域的一个新兴的研究热点。
可以做图像分割,数据挖掘,目前,针对K-Means算法研究及应用,尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,
基于遗传算法的K―means初始化EM算法可以同时 估计模型阶数和参数。试验结果表明,该算法具有更好的聚类效果。 关键词:混合高斯模型;遗传算法;K―means;聚类应用 中图分类号:TN911.7z文献标识码:A文章编号:1004― 373X201015―0102―02 K-meansInitializationEMandIts BasedonGenetic AlgorithmClusteringApplication Algorit...
基于改进遗传算法的K-means聚类分析
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...