最后,我们需要将算法应用到 k-means 中,以优化聚类中心的选择。具体地,我们可以将每个个体的基因编码表示为聚类中心的坐标,然后使用遗传算法优化这些坐标,从而获得最优的聚类中心。 % 定义遗传算法的参数 popSize = 20; % 种群大小 maxIter = 100; % 迭代次数 crossoverRate = 0.8; % 交叉率 mutationRate = ...
matlab中存档算法代码K均值聚类 k-均值聚类的非常基本的实现 我在处实现了数据集的k均值聚类。 Matlab版本是手工完成的。 它尚未完全优化,将来的版本将希望优化代码。 python版本是sckit-learn中内置算法的实现。 依赖关系(Python) 斯克莱恩 麻木 如何使用它: 只需将其克隆到您的桌面即可。 如果您选择下载其他位置,...
划分聚类,包括K均值聚类和K中心聚类,同样需要系列步骤完成该过程,要求使用者对聚类原理和过程有较清晰的认识。 K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得所有类内对象与该类中心点之间的距离和最小。 Matlab自带函数:Y=kmeans(X, K)。 02 利用matlab实现聚类算法 问题描述: 参考表中16*13列的矩...
即计算每个个体的适应度值。在 k-means 中，适应度函数可以定义为聚类中心和数据点之间的距离之和。因...