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
遗传算法(GA)作为一种启发式搜索算法,借鉴了达尔文的自然选择和遗传学原理,非常适合解决这类问题。在无人机配送路径规划中,GA通过编码每条可能的配送路线,然后通过选择、交叉和变异等操作,不断演化生成新的配送方案。在每一代迭代中,算法都会评估每条路线的成本(如飞行时间、能耗等),并保留那些成本最低的路线。经过...
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) ...
陆林华[8]对遗传算法进行优化,将遗传算法的全局搜索能力与K-means算法的局部搜索能力相结合;KAUFMAN L等[9]提出一种启发式方法,估计数据点的局部密度,并以此启发选择初始聚类中心;袁方等[10]提出给予样本相似度和通过合适权值来初始化聚类的方法;Huang J[11]提出一种变量自动加权方法,ALSABTI[12]利用k-d树结构改...
在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果,这也成为K-means算法的一个主要问题。对于该问题的解决,许多算法采用遗传算法(GA),以内部聚类准则作为评价指标。
k-menas算法之见解 主要内容: 一、引言 二、k-means聚类算法 一、引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习。美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定。在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属。那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下...
将遗传算法与K-Means算法相结合,提高K-Means算法的聚类效率与精确度。该算法首先使用近邻排序算法对原始数据集中的重复数据进行清理,将去重后的数据进行归一化,计算数据集中各个数据对象之间的欧氏距离,然后使用公式 求数据集的平均欧氏距离,其中,Dis(Si,Sj)为数据对象Si和Sj之间的欧氏距离,An为数据对象的数量。数据...
K-Means算法改进: 1)针对K值选定难以估计问题,通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目K,例如,ISODATA算法。 2)针对初始值选择不好无法得到有效聚类结果问题,可采用遗传算法GA(参见人工智能(28))进行初始化,以内部聚类准则作为评价指标。 3)针对算法时间开销大问题,采用对样本数据进行聚类,无论是初始点的选...
物品传输优化使用K-means算法的组合找到无人机最佳发射位置和遗传算法来解决旅行商的行车路线问题，优化无人机物品传输过程。识别犯罪地点使用城市中特定地区的相关犯罪数据，分析犯罪类别、犯罪地点以及两者之间的关联，可以对城市或区域中容易犯罪的地区做高质量的勘察。乘车数据分析面向大众公开的乘车信息的数据集，为我们...
基于改进遗传算法的K-means聚类分析