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基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]

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    [LV.8]以坛为家I

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    1#
    发表于 2016-3-2 09:21 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 吃苹果的梨 于 2016-3-2 09:23 编辑
    5 Y6 H% t) Z/ U/ c0 j6 ^
    7 e# e# e( h" e+ ~  v
    基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
    : W) J9 E6 T% K" t; N# B       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。
    7 J: [/ p) u6 n( J
    ; v9 n% o3 D) s8 t% S程序特点:3 \8 `& u* ~7 o/ V
    1 z# [- N  ~7 r) D* n. v
    1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识,# @! b" [- |+ B  s! r, H# V
    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 ^5 D; h7 n6 `6 I1 Y" Y+ Q
    3、代码中有详细的注释。
    1 l$ f' L: c1 B) U0 _  ?4、程序都经调试可以直接运行。$ `% A& V: S# F7 f9 D7 T" B
    * G7 H2 \" u' ^6 i. C
    附件说明:2 c5 R$ r" W$ ]8 @& ^

    + }. F  ?" r4 _  }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。
    / X6 t% b4 ]& Jdata.txt为聚类的数据(一个三维数组)。
    9 I1 E& D' _! o$ Dppt是我作业答辩用的演示文稿。
    7 s2 H8 P/ j- G; X/ D/ O8 o/ v' ^9 A' r  T9 c: J1 K
         , C! S5 x6 H# o, A7 j

    ; ~+ o" [$ J! G. z$ v% s

    ' W. f1 _. t7 u. P
    聚类效果图
    ! S! w8 W8 [5 [
    + S& \8 L) _9 A. P$ f

    3 L) r- d/ n9 V4 c1 B% O# c1 s2 h+ P* j, j7 F

    + e* S# N1 ~6 C5 h1 N
    , x0 K* ?& i& H8 D$ D

    20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg (110.91 KB, 下载次数: 226)

    20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg

    data.txt

    1.26 KB, 下载次数: 10, 下载积分: 体力 -2 点

    jibenyiqunjulei.m

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    yiqunjulei.m

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    蚁群算法.ppt

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    zan
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    [LV.1]初来乍到

    自我介绍
    xuexi
    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:: Q5 y: L* g2 n) S4 v- j8 ?' U3 i! l; e
    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
    ' y: Y- v3 g) g7 X; z: Z
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