K-means代表一种非常有用的分割式集群技术, 通过竞争学习, 它在许多领域得到了广泛的应用.不幸的是, 作为一种爬山法, K-means在很大程度上取决于初始聚类中心和输入模式的选择, 否则无法收敛或收敛到局部最优, 从而导致不确定的聚类结果.为了解决上述问题, 本文研究了一种改进的粒子群优化 (IPSO) , 提出了基于...
然而,由于居民用电行为的复杂性和多样性,使用传统的聚类方法如K-means进行有效的聚类分析变得具有挑战性。因此,提出利用粒子群优化(PSO)算法来优化K-means聚类,旨在提高聚类的准确性和效率。 ### 2. 粒子群优化(PSO)算法 粒子群优化是一种基于群体智能的优化工具,受到鸟群捕食行为的启发。在PSO中,每个解决方案被...
简介:Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为PSO-Transformer模型的目标输出分别预测后...
1、粒子群优化算法PSO 2、红狐优化算法RFO 3、麻雀搜索算法SSA 4、差分进化算法DE 5、哈里斯鹰优化算法...
在子群内对每个粒子适应度进行计算和评价，产生群内最佳粒子。每个子种群演化采用一个独立的子进程来完成，各子进程利用集中迁移策略，周期地将岛内最佳粒子发给主进程，集中形成主种群。主进程则选出主群中全局最结合K -means 的并行粒子群优化 张捷，封俊红 ZHANG Jie ，FENG Junhong 广州大学松田学院信息科学与...
为了解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)收敛速度慢和迭代次数多,以及传统K-means聚类算法采取的欧氏距离划分准则会导致聚类效果不理想等问题,构建了基于改进粒子群和K-means聚类的优化算法.根据Sigmoid函数优势,对PSO算法中速度更新公式的惯性权重参数实施改进,得到新的惯性权重公式,有效提高PSO算法的收敛速度...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为PSO-Transformer模型的目标输出分别预测后...