K-means算法的核心思想是将样本之间距离作为分类标准,事先设定好聚类数k,再通过聚类中心的合理选择,使得同类别中的样本间距离尽可能小。 属于无监督学习。 动画演示网址 二、K-means优化设计要点 聚类数K值的确定 初始聚类中心点的确定(GA重点优化选项) 聚类效果的可视化(高维数据可视化) 多种聚类效果评价指标 三、...
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的优化算法,因此可以用于优化 k-means 聚类中心的选择。在这里,我们将介绍如何用 Matlab 实现遗传算法优化 k-means 聚类中心的算法。 首先,我们需要定义遗传算法的参数。这些参数包括种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。我们可以根据问题的规模和复杂度来选择这些参数。
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...
本发明提供了基于KMeans聚类和遗传算法对运输问题的优化解决方法,该基于KMeans聚类和遗传算法对运输问题的优化解决方法包括如下步骤:S1:设置参数:聚类中心种群规模N,迭代次数T,生产地数量m,销售地数量n;S2:首先通过ArcGIS Pro平台获得的地图设置m个生产地及n个销售地,利用KMeans对销售地进行聚类;S3:初始化种群,通过...
基于复合形遗传算法的K—means优化聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
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
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的优化算法,因此可以用于优化 k-means 聚类中心的选择...
K-means算法遗传算法聚类传统的K-means算法是经典的数据挖掘算法之一,收敛速度快,但是初始聚类中心K的选取聚有随机性,影响到聚类效果,因此本采用遗传算法去对初始值k的选取优化,实验证明该用遗传算法优化实始聚类中心的Kmeans算法比传统K-means算法聚类效果更好.doi:CNKI:SUN:DSJS.0.2019-11-012孙红艳辽宁工程技术大...
k-means聚类遗传算法选址-路径优化文中主要内容包括:一是运用K-means聚类求解共同配送站点选址问题;二是采用遗传算法求解从分拨中心到需求点的路径优化问题.后者分两个阶段实施:第一个阶段解决从分拨中心到共同配送站点的路径优化;第二个阶段解决从共同配送站点到需求点的路径优化.通过实例分析和计算求解,结果表明该方...