k均值課程設(shè)計---k均值聚類k-means優(yōu)化-資料下載頁
2025-05-11 13:09本頁面
【導(dǎo)讀】聚類分析是指事先不知樣本的類別，而利用樣本的先驗知識來構(gòu)造分類。生物的進(jìn)化過程主要是通過染色體之間的交叉和變異來完成的，與此相對應(yīng)，遺傳。作，從而得到新一代群體，其本質(zhì)是一種求解問題的高效并行全局搜索算法。算法以適應(yīng)度函數(shù)為依據(jù)，通過對群體個體施加遺傳操作實現(xiàn)群體內(nèi)個體結(jié)構(gòu)重組。在這一過程中，群體個體一代代地優(yōu)化并逐漸逼近最優(yōu)解。鑒于遺傳算法的全。局優(yōu)化性，本文給出了一種基于遺傳算法的K均值聚類算法來克服K均值算法的局部性。K均值算法是一種使用最廣泛的聚類算法。使簇內(nèi)具有較高的相似度，而簇間相似度較低。距離重新對相應(yīng)的對象進(jìn)行劃分。于其聚類數(shù)目，因此采用基于聚類中心的浮點數(shù)編碼，將各個類別的中心編碼為染色體。為了獲得全局最優(yōu)解，初始群體完全隨機生成。體，賦予其相應(yīng)的交叉和變異概率，而對于適應(yīng)度小的個體，其交叉概率和變異概率較大，data的arff格式的文件數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集分別是iris，glass。
【正文】 int i。 int j。 for(i=0。 iNI。 i++) { for(j=0。 jK。 j++) { instance[i].distance[j] = EuclidDistance(i,j,p)。 } } } 簇函數(shù) private void Cluster(int p) { int i。 int j。 int index。 double min。 for(i = 0。 i K。 i++) { cluster[i].clear()。 } for(i = 0。 i NI。 i++) { index = 0。 min = instance[i].distance[0]。 for(j = 1。 j K。 j++) { if(instance[i].distance[j] min) { min = instance[i].distance[j]。 index = j。 } } cluster[index].push_back(i)。 } /****計算種群中個體適應(yīng)值 ****/ pop[p].fitness = 0。 for(i = 0。 iK。 i++) { for(j=0。 jcluster[i].size()。 j++) { pop[p].fitness += pow(instance[cluster[i][j]].distance[i],2)。 } } } 交叉函數(shù) private void CrossOver()。（略） 迭代函數(shù) private void NextGeneration()。（略） 六、 結(jié)束語 本文對 K均值算法獲得最優(yōu)解的問題進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)隨機初始化會對該算法性能產(chǎn)生影響，不同的初始化中心會產(chǎn)生不穩(wěn)定的聚類結(jié)果。本文提出的基于遺傳算法的 K均值聚類算法克服了上述缺陷。大量測試證明其不僅能夠得到全局最優(yōu)解，也能很好地解決 K均值聚類方法對初始聚類中心敏感的問題，為聚類分析 提供了一個新的思路。
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