摘要:传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感,容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-means算法的局部性和...
一种基于遗传算法的Kmeans聚类算法 一种基于遗传算法的K-means聚类算法 一种基于遗传算法的K-means聚类算法 摘要：传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相...
GA-kmeans聚类算法,通过GA遗传算法优化kmeans聚类,最后通过CHI DBI 轮廓系数对比分析。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复基于GA遗传算法优化kmeans聚类(Matlab)。 %% ===清空工作区=== clc; clear; close all; addpath(genpath(pwd)); %% ===导入数据=== data = xlsread('序列数据.xlsx'); X...
基于遗传算法的并行化K-means聚类算法研究的任务书 一、任务背景与意义 聚类是一种将数据对象根据相似性分组的方法,可以用于数据分类、数据挖掘、信息 检索等领域。K-means 聚类算法是一种常见的基于距离度量的聚类算法,已经被广泛 应用于实际问题中。然而,随着数据规模的增大和复杂性的增加,传统的串行K- means 算法...
为此,提出基于改进遗传算法的K-means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K-means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题,并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价,利用...
(毕业设计论文)《基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究》.doc,基于遗传算法的k-means聚类挖掘方法研究 PAGE IV 基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究 摘要 数据挖掘是随着信息技术不断发展而形成的一门新学科,是信息处理和数据库技术领域的一个新兴的研究热点。
基于遗传算法的Kmeans初始化EM算法及聚类应用 山拜??达拉拜,曹红丽,尤努斯??艾沙 新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046 摘耍:混合高斯模型能够有效地拟舍概率密度函数,常用的混合高 斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这 种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数。 基于遗传算法...
基于改进遗传算法的K-means聚类分析
k-means算法的准确度在一定程度上取决于你所选的核函数，并且一般这种聚类多半是以凸函数集成型。而...
基于主动进化遗传算法的k-means聚类方法