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标题: 基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码] [打印本页]
作者: 吃苹果的梨    时间: 2016-3-2 09:21
标题: 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
& b5 M8 u, Y. S4 `( y7 [' l% n" G" x
基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码] % e* |7 q1 D' }  {8 I1 d" j
       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。: L/ }+ \$ \; f! _% S

) E6 B% D1 x* G. o5 v. k! f6 l程序特点：
( t3 ?/ {/ e$ |' Z0 C& @7 y8 q& S( S& [" M( e4 A% N3 H# H+ H" k
1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
7 {9 ~& r4 X* ?* Z# Y  Q1 s* r2、包含文件的调用指令，程序中调用了data.txt文件中的数据。; G+ L# z8 |7 @7 N
3、代码中有详细的注释。, s$ ^* K4 L! R
4、程序都经调试可以直接运行。% E: w1 f2 V+ {- z8 p
( L9 A9 q0 y. e
附件说明：
+ G, n/ C0 |8 e1 d( m4 {% ^8 m( F1 d
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。& k" f: D3 x! [8 r1 m2 N2 m
data.txt为聚类的数据（一个三维数组）。
; C: _% R8 }  E+ H& K: g, zppt是我作业答辩用的演示文稿。
5 G8 a$ A7 L6 y0 V2 `- _% }$ l2 q% n% {0 X" j9 T5 i: L6 B
     
* W0 g0 t8 r" L" U7 P9 o
4 {1 G% Y5 `$ k  Y

- c! B& Q" @; \# K$ e& H5 m3 k8 A3 b* y+ O
聚类效果图
1 L8 q  q3 O' u7 f& T

# {% B* ?3 L$ ~
: R/ T$ T. g3 a% v8 y* Z
4 B( U# m3 g/ j$ M+ p$ o- P0 n

- o# r" v- m" S$ P, i

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20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg

data.txt

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jibenyiqunjulei.m

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yiqunjulei.m

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蚁群算法.ppt

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作者: hubery0    时间: 2019-10-29 16:35
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：. ~' s: K1 R7 r! Y2 C7 I+ ~5 r
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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