K-means算法的核心思想是将样本之间距离作为分类标准,事先设定好聚类数k,再通过聚类中心的合理选择,使得同类别中的样本间距离尽可能小。 属于无监督学习。 动画演示网址 二、K-means优化设计要点 聚类数K值的确定 初始聚类中心点的确定(GA重点优化选项) 聚类效果的可视化(高维数据可视化) 多种聚类效果评价指标 三、...
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的优化算法，因此可以用于优化 k-means 聚类中心的选择。
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...
K-means聚类遗传算法复合形复合形遗传算法数据挖掘针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法--复合形遗传算法,并将其用于K-means优化聚类.把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜索进程.该方法既有复合形法快速高效的特...
基于复合形遗传算法的K—means优化聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来寻找最优解的优化算法,因此可以用于优化 k-means 聚类中心的选择。在这里,我们将介绍如何用 Matlab 实现遗传算法优化 k-means 聚类中心的算法。 首先,我们需要定义遗传算法的参数。这些参数包括种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。我们可以根据问题的规模和复杂度来选择这些...