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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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    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 - W+ \" D/ u* W6 z, Y$ \* V6 \6 h
    4 u: ?+ F9 X2 g
    基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
      h9 ]/ K. K* ]# q1 y+ l       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。
    3 D/ @- G' S3 @% x& o
    & c5 C- \  J$ B9 P程序特点:
    : L6 a" J9 n  L, f" ^% x
    0 }# g7 Q7 {2 D( s  I6 c6 s1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识,
    2 D/ n# \: Z7 w8 e2、包含文件的调用指令,程序中调用了data.txt文件中的数据。
    ! P" z. N) o. J8 c9 {% q3、代码中有详细的注释。! p1 Q* ], ^! E" s1 c& ]3 w* `
    4、程序都经调试可以直接运行。$ D% V9 j' w2 G1 l8 b1 P# x( I

    / f3 z# H% I7 W3 a0 B9 z2 @( n附件说明:
    & M( l+ E  e  T4 Y' |
    : h( z, @5 ~) [8 F$ E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。
    $ x. Z% q) O2 Y, b  x& Odata.txt为聚类的数据(一个三维数组)。
    . I' x: w% u" a8 _1 Eppt是我作业答辩用的演示文稿。
    ' z! G, c+ \6 h4 v- w9 }& Q; Z( X
         
    9 R7 O. e, f: J: h- [1 ~  ^* {# X# Y1 R/ k. P! i
    - q' H' X* o, w
    聚类效果图
      B4 D- g8 N* n, w- k* h4 g$ C
    & h  X3 C3 E  Z# D$ W
    5 Z2 K: w1 e* @9 T3 L1 Q2 R/ N
    3 T# k1 \% n1 @) s" n* I( ^  V

    $ t' W8 s6 N/ I" w6 D& X/ S7 i( a$ d! y

    20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg (110.91 KB, 下载次数: 356)

    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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    zan
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    [LV.1]初来乍到

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    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:5 \: i$ @0 b. c# \" r  K
    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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