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。...
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、...
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...
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...
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,
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...
基于改进遗传算法的K-means聚类分析
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 ...
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质心集,克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚...
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...