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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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    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
    6 _4 @: f% C3 m6 T+ f; o% J9 a
    , r% O8 n3 F7 J: Z" ^' m: O) o
    基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]
    % Z- d8 C1 O  b3 `: m% ~8 [/ v       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。
    . i" t( k  ~+ }; ?: v; j' o1 Q
    ( w' n: {9 G) R程序特点:
    # j0 n0 r8 K/ t" K+ X4 ^# W$ G8 |
    % M3 O# ]7 S7 d- y2 J6 l1、包含Matlab的画图程序,包括点的不同颜色标识,
    : E& W7 f7 K1 g$ E8 L% I0 {# s2、包含文件的调用指令,程序中调用了data.txt文件中的数据。2 Q8 j: \; t3 C, k  ~
    3、代码中有详细的注释。' g$ L% j: \5 N' e( f9 z) g( {# ?( y- Z
    4、程序都经调试可以直接运行。- Q, F, j; i( ^; V/ n1 w
    3 K  \; R3 Q( f' t! d2 c
    附件说明:
    " \3 j; a+ @% L- M- M) t: G8 B& K/ o7 u8 f) L4 X
    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。
    + M+ `9 ^& A5 adata.txt为聚类的数据(一个三维数组)。
    " D/ w6 f4 R, z5 g& tppt是我作业答辩用的演示文稿。8 [; C% ]7 ^, l) L0 P# z9 A
    2 F( g/ |/ P# i* l6 @* T
         2 M5 u: S5 x& f  [7 G
    & s: a, e" y; S, s; v0 W4 A( T
    ) A8 V. Q; p/ `" N7 H
    聚类效果图

    2 m! z2 o# b# [: \5 w
    4 x4 R9 Y% w# a% y/ E( u

    ) o4 V# y, r( v5 c: c) F& W. F4 H8 c3 Q; g7 B
    ) ~! S1 o+ r# k* z3 X, P
    , Y! {/ N8 w6 C+ g; `5 a$ ]8 i

    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

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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:
    # |* I' Q  w/ C- W$ S% R
    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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