简介:Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟...
引入了一种新的RODDPSO算法,其中随机出现的分布式时滞项不仅有助于:a)对整个搜索空间的彻底探索;b)捕获局部最优的可能性显着降低;c)在本地和全球搜索能力之间取得适当的平衡。 该文提出一种将RODDPSO算法与传统算法相结合的新型聚类算法KK -表示聚类算法。所提出的基于RODDPSO的聚类算法不依赖于聚类质心的初始状态...
python pso优化的kmeans 1.项目背景 2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization, HHO),该算法有较强的全局搜索能力,并且需要调节的参数较少的优点。 本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CNN分类模型。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如...
图像分割系统GUI结果对比分割应用图像分割是一个经典的难题,也是数字图像处理的重要一步.找到一种快速高效的图像分割方法具有十分重要的意义.本文利用MATALB中GUI设计开发的简便性和易操作等特性,以PSO-KMeans图像分割组合算法理论研究为基础,并与同类分割算法KMeans算法的分割结果和数据作比较.通过图像用户界面相关控件的...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。 相关视频 结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明...
在K-means 算法的基础上,研究人员提出了一种基于混合粒子群优化(PSO)的改进 算法——混合PSO-K-means 算法。该算法通过将K-means 算法中的每一个簇的质心 作为一个个体,将K-means 算法转化为一个优化问题,并使用混合PSO算法来解决该 问题。混合PSO算法不仅避免了K-means 算法的局部最优解问题,还能充分利用...
K-means是基于划分的聚类方法。它在目前的聚类分析中应用很广泛。但是该算法的缺点是易陷入局部最优,效率不高。雨且聚类个数K常常是依据经验来确定,这将影响聚类结果。针对K-means算法的不足,把禁忌搜索思想和粒子群优化算法引入到K-means聚类算法中,以提高K.means算法的效率和结果精度。论文中研究了禁忌对象和...
PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法
pso客户商城算法细分kmeans 混合PSO的K―mea算法在B2C电子商城客户细分中的应用研究文档信息主题:关二“IT计算机”中“数据结构不算法”的参考范文。属性:F-0DPFMN,doc格式,正文5520字。质优实惠,欢迎下载!适用:作为经济论文写作的参考文献,解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容摘取等相关工作。目录目彔....
4) K-means K均值 1. PSO-based K-means Algorithm and Its Application; 基于粒群优化的K均值算法及其应用 2. Application of improved k-means clustering algorithm in intrusion detection; 改进k均值算法在网络入侵检测中的应用研究 3. A Research of Genetic K-Means Algorithm Based on Variable ...