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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
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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
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