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K K -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,从而有助于实现更好的聚类分区。 2 运行结果 部分代码: d=dist(pop) # 初始时每个粒子到其他粒子的平均距离 #fitness = k_means(pop) # 计算适应度 fitness = k_...
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...
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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。...
基于自适应PSO的改进K-means算法及其在电子病历聚类分析应用*沐燕舟丁卫平高峰余利国张琼(南通大学计算机科学与技术学院南通226019)1引言PSO是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的全局搜索算法,由Eberhart和Kennedy于1995年提出,该算法即具有进化算法的特点又与遗传算法有相似的搜索及优化能力[1]。由于其自身的原理简单...
基于混合PSO的K-means算法及并行化研究的综述报告 近年来,随着数据量与数据复杂度的增加,聚类算法的研究成为数据挖掘领域的热点 之一。在聚类算法中,K-means 算法是..
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-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用
PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法
专利名称：一种基于PSO-Kmeans算法的高压断路器机械故障诊断方法 专利类型：发明专利 发明人：王庆燕,曹生让 申请号：CN201810876094.7 申请日：20180803 公开号：CN109284672A 公开日：20190129 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本专利公开了一种基于PSO‑Kmeans算法的高压断路器机械故障诊断方法。机械故障是高压...
针对K-means的缺陷,运用SD和PSO算法提出一种改进聚类算法,并通过Java编程实现.以上海某证券公司一个营业部的客户交易数据为例,将数据库中的数据分析,变换和标准化成适合挖掘的形式,将结合的聚类算法应用于细分模型进行聚类,并对聚类结果进行评价和分析.结果表明,利用改进的聚类算法能够得到更高质量的聚类结果.关键词:...