K-means是一种广泛使用的聚类算法,通过最小化每个点到其聚类中心的距离平方和来形成K个聚类。尽管它在许多情况下都很有效,但K-means对初始聚类中心的选择非常敏感,这可能导致聚类结果的局部最优。 ### 4. 结合PSO和K-means的方法 - **初始化**:随机初始化一组粒子,每个粒子代表一组可能的K-means聚类中心的...
1 K均值聚类 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) ...
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...
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...
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...
一种整合粒子群优化和Ｋ－均值的数据聚类算法 徐辉１，李石君２ （１．广西财经学院计算机与信息管理系，广西南宁５３０００３；２．武汉大学计算机学院，湖北武汉４３００７２）摘 要：针对Ｋ－均值聚类算法存在的不足，提出了一种新的整合粒子群优化算法（ＰＳＯ）和Ｋ－均值算法的聚类算 法．在新算法中，首先结合...
K?.means clustering algorithm; test data ? 0 引言? 软件测试作为软件质量保证的重要手段,在整个软件生命周期中占有重要的地位。而测试数据生成是软件测试过程中的重要环节,现代软件测试数据的数量庞大,若使用穷尽测试,则耗费大量的时间且效率低下。目前组合测试研究的焦点问题是生成数量少质量高的测试数据集合问题,...