基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
本帖最后由 吃苹果的梨 于 2016-3-2 09:23 编辑基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。
程序特点：
1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
2、包含文件的调用指令，程序中调用了data.txt文件中的数据。
3、代码中有详细的注释。
4、程序都经调试可以直接运行。
附件说明：
附件中有两个m文件，分别是基本遗传算法和改进的遗传算法。
data.txt为聚类的数据（一个三维数组）。
ppt是我作业答辩用的演示文稿。
聚类效果图
楼主，您好，我测试了你data文件中的数据，分类效果很好，但是我换了一组数据（可以分为四类的数据）发现分类准确性下降，只有35%左右，不知道是什么原因，求助楼主。数据有六个属性，最右侧代表其应该所属的分类号。数据如下：
11.00 115.00 5.00 0.10 23.00 5.70 1
19.14 106.31 11.96 0.18 8.89 2.07 1
9.74 88.51 2.98 0.11 29.70 1.77 1
3.80 20.00 3.00 0.19 6.67 1.39 1
38.20 53.00 3.90 0.72 13.59 1.60 1
28.60 123.60 11.50 0.23 10.75 2.50 1
29.80 132.20 7.80 0.23 16.95 4.60 1
40.87 139.00 6.00 0.29 23.17 0.81 1
44.80 59.00 5.23 0.76 11.28 0.88 1
53.40 59.00 5.23 0.91 11.28 0.88 1
21.80 160.00 5.20 0.14 30.77 2.22 1
7.50 52.00 3.70 0.14 14.05 1.30 1
35.82 127.93 4.43 0.28 28.90 3.67 2
34.89 151.70 10.66 0.23 14.23 3.17 2
39.94 117.48 2.98 0.34 39.42 2.37 2
60.00 66.49 9.72 0.90 6.84 2.15 2
60.00 149.19 9.30 0.40 16.04 3.50 2
33.60 156.30 10.20 0.21 15.32 5.20 2
50.60 85.36 4.91 0.59 17.38 3.41 2
62.13 124.00 5.00 0.50 24.80 4.62 2
40.40 72.10 2.10 0.56 34.30 1.90 2
30.30 88.00 3.10 0.34 28.30 3.00 2
44.80 77.30 7.65 0.58 10.11 2.47 2
53.40 77.30 7.65 0.69 10.11 2.47 2
28.00 100.00 3.90 0.28 25.64 2.30 2
42.00 117.00 4.80 0.36 24.38 3.20 2
44.80 160.00 6.80 0.28 23.60 4.90 2
57.97 125.37 7.74 0.67 21.20 2.86 2
118.50 26.06 0.77 0.22 33.75 2.89 2
90.00 170.00 11.30 0.53 15.04 9.00 3
89.00 236.00 8.30 0.38 28.43 5.00 3
50.00 130.00 6.00 0.38 21.67 5.00 3
43.40 123.00 6.00 0.35 20.50 5.00 3
54.20 134.00 9.10 0.40 0.15 7.10 3
36.09 164.05 12.67 0.22 12.95 3.59 3
70.40 110.00 4.50 0.64 24.40 6.31 3
57.60 120.00 5.00 0.48 24.00 5.10 3
67.18 132.20 16.40 0.51 8.06 3.97 3
91.30 225.60 17.20 0.40 13.12 7.30 3
91.23 157.63 11.96 0.58 13.18 6.27 4
62.40 235.00 9.50 0.27 24.74 9.00 4
55.90 126.80 6.56 0.44 19.33 8.10 4
127.60 145.42 13.70 0.88 10.61 10.00 4
108.53 113.37 10.43 0.96 10.87 10.00 4
105.00 304.00 9.12 0.35 33.33 5.76 4
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