基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]

吃苹果的梨

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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。 $ _+ J2 a# p7 a- m! n1 w 0 V5 Q8 @) O3 W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。 8 y6 ]& l+ c: x2 g* n8 b( J+ {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： * v8 _3 p# t% q1 E- 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。 data.txt为聚类的数据（一个三维数组）。 $ m( k; n. p+ T  ^; \ppt是我作业答辩用的演示文稿。 ; ?' y, W1 K/ N4 p- G  a       ( h3 B6 U# {: v9 E: K4 d! ]+ G

  v; k# W0 p3 C( |3 k

聚类效果图

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hubery0

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：
# b) R6 z* o( H) \; B; ~1 P

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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