K-means算法是一种有效的聚类分析方法,用于将数据集分割成K个组,每个组由最接近其质心的数据点构成。在无人机配送系统中,K-means算法可以用于确定最佳的仓库位置。具体而言,算法首先会将所有的客户位置视为数据点,然后通过多次迭代,寻找能够最小化各客户到所属仓库平均距离的K个质心,这些质心即为推荐的仓库位置。...
本期视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Rr4y1J7yK?share_source=copy_web 一、K-means聚类原理介绍 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...
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质心集,克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。 关键词:遗传算法;K-means;聚类 聚类分析是一个无监督的学习...
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...
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...
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...
作为K-means聚类算法的改进方法,K-medoids算法更不易受到由误差等因素所引起的噪声数据的影响,具有强鲁棒性、高准确性等优点。人为确定有效奇异值个数方法用牺牲精确度来换取低时间复杂度,该类方法对有效奇异值的取舍界限刻画不够精确,易使得到的有效奇异值中夹杂噪声成分,导致不能准确还原信号。与人为方法相比,用K...
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...
我虽然不知道k-means聚类算法k值的选择有什么办法,但我知道遗传算法是绝对不行的。因为我把k值从1到n(n为待聚类的样本数量)全部试一遍的时间,时间和遗传算法的运行时间差不多吧。另外那篇论文的适应度是用 (类间距离的均值)/(类内距离的均值) 衡量的。k设为n时,这个指标肯定是最大的啊。