k均值課程設(shè)計---k均值聚類k-means優(yōu)化(參考版)
2025-05-16 13:09本頁面
【正文】 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。（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(jī)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。 } } } 交叉函數(shù) private void CrossOver()。 jcluster[i].size()。 iK。 } /****計算種群中個體適應(yīng)值 ****/ pop[p].fitness = 0。 index = j。 j K。 min = instance[i].distance[0]。 i NI。 i++) { cluster[i].clear()。 for(i = 0。 int index。 } } } 簇函數(shù) private void Cluster(int p) { int i。 jK。 iNI。 int j。 return distance。 i++) { distance += pow( (instance[x].p[i] pop[z].clustercenter[y].p[i]),2 )。 for(i=0。 表 1 K均值算法和 優(yōu)化后 算法的比較 五、部分代碼 在代碼中主要添加和修改幾個部分 算中心距離 private double EuclidDistance(int x,int y,int z) { int i。而改進(jìn)的算法對每組數(shù)據(jù)集的 20次實驗均能收斂到最優(yōu)解，聚類效果較好。優(yōu)化后 算法的參數(shù)設(shè)置如下：種群大小 m=30，算法的最大迭代次數(shù) T=100，交叉概率 1cp=,2cp=，變異概率1mp=,2mp=, b=1 000，所有算法運(yùn)行 20次，運(yùn)行情況如表 1所示。 四、 實驗結(jié)果與分析 為了檢驗算法的有效性，對原始算法和改進(jìn)算法進(jìn)行了對比實驗。 (6)計算新一代群體的適應(yīng)度，以最大適應(yīng)度的最佳個體為中心進(jìn)行 K均值聚類。 (4)進(jìn)行選擇、交叉、變異、 K均值操作，產(chǎn)生新一代群體。 (2)隨機(jī)
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