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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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    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 $ f. t+ z, ?7 u8 i9 p& ~
    5 q0 a1 {" |" z2 g
    基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
      q; m* q2 I9 j2 m4 A, O9 O       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。" [# }; t7 J6 w
    ; t5 O/ c5 P2 g0 l; E
    程序特点:
    , m/ _1 E1 l: z; v& t8 z$ R
    9 m( z  A# h! L! R# s/ V1 s' l1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识,, w! V  r2 ?9 h. ]# a
    2、包含文件的调用指令,程序中调用了data.txt文件中的数据。
    # t: ~( q9 |  i* u  L& o7 x, F- q3、代码中有详细的注释。
    7 B+ u9 w' T! N; P0 v4、程序都经调试可以直接运行。
    4 I4 R- }% x, i8 w2 o5 Z! }7 P- w
    ! f" ?7 w3 r- a7 L% r4 `附件说明:
    1 s6 d; P* z7 h  u* p2 o+ P+ M8 i( q$ `
    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。5 B  h% O. G* c: d. y' O
    data.txt为聚类的数据(一个三维数组)。9 R& c; c/ Z3 i- x
    ppt是我作业答辩用的演示文稿。
    + ~. y& t  p) w. D, W9 [9 Q4 I( Z) H. n/ |! M% n2 N/ V
         ' x% b; m, Z; ]# `5 ^+ A
    + n9 ^1 I! O/ X0 M* L

    4 T& D' M: e( C, Y) n( y: c5 V
    聚类效果图

    2 p6 N$ |3 Q% K4 x5 Z. `6 O# y! W3 N
    7 [: a2 m; e) H; [

    ; u+ A; a4 O) v  [# }. p4 @8 d
    ; v$ N9 j2 Y, W6 V9 B9 C7 a1 v: p# M+ p1 x9 I* ~
    2 T) e1 S/ P5 t, J

    20100705_7c4954db341b73dded3aeFZWAkfKKTpq.jpg (110.91 KB, 下载次数: 370)

    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

    405.5 KB, 下载次数: 12, 下载积分: 体力 -2 点

    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:
    # t1 I$ R& o, y% 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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