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。这一过程能够确保仓库位于能够高效服务其覆盖范围内所有客户的最佳位置。 配送路径优化:遗传算法的作用 一...
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) ...
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...
鉴于遗传算法的全局优化性,本文给出了一种基于遗传算法的K均值聚类算法来克服K均值算法的局部性。 二、K均值算法的基本思想 K均值算法是一种使用最广泛的聚类算法。算法以K为参数,把n个对象分为K个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间相似度较低。算法首先随机选择K个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值...
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,
1、K均值聚类(k-means)优化基于遗传算法一、K均值聚类的算法和遗传算法的概述1 、K均值聚类(k-means)就是将对物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组 成的多个簇的过程。聚类分析是指事先不知样本的类别,而利用样本的先验知识来构造分类器(无监督学习),可以用两个准则来做(1)聚类准则函数,(2)误差平方...
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...
摘 要：本文对K-means 算法的缺点做出了一些改进，提出了一种基于遗传算法GA-K-means 的算法。利用遗传算法初始化K-means 的初始聚类中心点，改进后的算法解决了 K-means 算法容易因为初始聚类中心的选择不同而陷入局部最优解的问题。实验表明，改进后的 算法聚类结果稳定且聚类效果较好。关键词：遗传算法；K-...
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...
而遗传算法则是通过种群迭代的次数，基因对数目和变异概率等因素找出最优解，避免了局部最优。两个算法...