再使用蚁群算法(或其他经典启发式算法) 对每一个聚类簇分别优化配送路径。 2.算法代码 整个算法共包含6个文件,在这里我们只展示其中部分代码,需要完整代码的小伙伴可以在优化算法 | 混合K-Means蚁群算法求解CVRP问题(附Matlab代码)提取代码。 kMeansCluster函数代码如下所示: function [clusterRes] = kMeansCluster(...
K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法,该算法原理新颖,在优化算法中巧妙引入聚类算法,值得一试!该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上! 谷歌学术...
基于蜣螂优化算法优化kmeans实现图像分割的优点在于它可以避免陷入局部最优解,并且能够得到更好的分割结果。此外,蜣螂优化算法还可以应用于其他图像处理任务中,例如图像去噪、图像增强等。 总之,基于蜣螂优化算法优化kmeans实现图像分割是一种有效的方法。它可以避免kmeans算法的局限性,并且能够得到更好的分割结果。在未来...
该适应度函数与kmeans的最小损失函数一致。 算法的具体流程如下: 1.随机抽样待分类数据点,作为蜣螂聚类候选点。 2.利用蜣螂算法搜索最小损失的的聚类点。 3.将这些聚类点作为kmeans算法的初始聚类点。 4.利用kmeans获得最终的聚类点。 3.算法实验结果 将基于蜣螂优化的Kmeans算法用于图像的分割实验。对于图像,选...
1 概述 麻雀搜索算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心在于通过群体协作逐步寻优。在图像分割领域，麻雀搜索算法被应用于KMeans算法的优化，旨在通过改进初始化和结果处理方式，实现更精准的图像分割。具体实现步骤如下：1. 对输入图像进行预处理，如缩小或降采样，以节省计算资源和时间。2. 初始化麻雀...
智能优化算法应用:基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.算法设计思路 2.算法代码 3.算法实例验证 1.算法设计步骤 算法分为两个阶段,具体流程如下: 阶段1:改进K-Means聚类 步骤1:根据需求量总和与车辆载重的比值确定聚类数量; 步骤2:随机选择个需求点坐标,作为各聚类中心的初始值,并设置聚类簇容量为车辆载重; ...
简介:【图像分割】基于麻雀算法优化Kmeans实现图像分割附Matlab代码 1 内容介绍 提出一种基于K-Means聚类的麻雀算法,该算法利用麻雀算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理,经试验证明该算法效果理...
麻雀搜索算法是一种基于群体智能的算法,它的基本思想是将问题抽象为一个个体的适应度函数,在群体的协作下逐步逼近最优解。在图像分割问题中,麻雀搜索算法可以被用作优化KMeans算法的初始化和结果后处理,从而对图像进行更精确的分割。 具体实现步骤如下:
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) ...