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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 : e, V3 w8 L9 n+ b' v) `

" I) J  u9 _- o: ?+ Q/ g
基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
2 I  t# Z, ^( Q8 B8 @4 @       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。
8 U5 B: d5 l; ^) C0 t
% k% h+ w. d0 k2 {+ ?" J程序特点:
8 v  j5 G- r$ u7 j& Y8 ^
/ }5 P$ k* z, C2 Y1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识,: U/ w$ V% T( w5 H
2、包含文件的调用指令,程序中调用了data.txt文件中的数据。4 Z1 }0 J8 ?* `' Z' E
3、代码中有详细的注释。5 y# h6 W5 f$ ^4 E4 R% ~
4、程序都经调试可以直接运行。
: U5 o: k  e7 d! Q
+ b( \  ]0 Y" ^, Y& K: s( f) p附件说明:) ^0 q3 B2 m. e- w

+ U, m$ ^& u  B/ ?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。" F) `; C! s1 b8 W7 ]" @; F" v
data.txt为聚类的数据(一个三维数组)。7 f; V, ]% s4 b" o  |, |
ppt是我作业答辩用的演示文稿。  h" A8 L; j% O+ r
. M$ u9 |0 N2 I9 }
     & u8 {2 F3 k* ?" G- c5 H+ p$ E$ c

; y% k6 H& ?" g/ Q/ }5 l# X! N/ n
( J1 ?0 v1 U0 {; I" F
聚类效果图
. F" U5 s9 V6 F* J' n: D* S$ M" l8 g

; m8 F( O! m8 K# W- k. s
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5 n' h# ~8 D5 {1 W/ p

1 X" ?5 b" g" F0 N4 [, J

20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg (110.91 KB, 下载次数: 394)

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:
9 w3 @6 M2 {7 P9 Z6 |3 [4 d; c
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
, @" D1 h. {6 t; V





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