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...
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...
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...
通过图像用户界面相关控件的布局设计及回调函数程序的编写,开发了一套基于PSO-KMeans算法的MATLAB(GUI)图像分割系统平台,实现了对图像分割中分割结果,参数输出,数据可视化的简洁操作,解决了图像分割过程中实现复杂的问题.同时,选取在图像分割应用中的示例图片对图像进行分割测试.结果表示,图像分割系统界面友好,操作简单,...
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 算法是最为经典且被广泛使用的算法之一。但是,K- means 算法计算量较大,需要处理的数据量巨大,因此优化K-means 算法并实现其并 行化是当前的一个重要研究...
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。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。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分析...
PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法
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...
该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化:通 过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K-means算 法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从 而为K-means算法搜索到全局...
PSO-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用