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; 步骤3:将需求点按照需求量由大至小的顺序排序,依次将...
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: 1. 对输入图像进行预处理,例如缩小或降采样,以节省计算资源和时间。 2. 初始化麻雀种群。将像素点的RGB值作为特征向量,随机生成若干个麻雀作为初始种群。 3. 对每个麻雀计算适应度...
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...
idx = kmeans(data, k, 'Start', centers);fit(j) = -sum(pdist2(data, centers(idx, :), ...
2.基于蜣螂算法的Kmeans聚类 3.算法实验结果 4.Matlab代码 摘要:基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法。 1.Kmeans原理 K-Means算法是一种无监督分类算法,假设有无标签数据集: 该算法的任务是将数据集聚类成 簇 ,最小化损失函数为: 其中 为簇的中心点:
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,我们可以进一步探索蜣螂优化算法在图像处理中的应用,以提高图像处理的效率和质量。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空...
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想. 2 仿真代码
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...
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,我们可以进一步探索蜣螂优化算法在图像处理中的应用,以提高图像处理的效率和质量。 部分代码 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 ...
三、KMeans聚类算法的CUDA优化【附源代码】 四、优化前后性能对比 一、环境配置 环境:win10+vs2015+CUDA10.0 注1:先安装VS再安装CUDA。安装CUDA时会自动更新VS模板。否则会不会在VS项目中配置CUDA 10.0.props等一系列环境。即使nvcc已经成功安装,在VS中新建文件时也不会出现NVIDIA的.cu模板。网上其他一些教程可以...