Advertisement

GA、遗传算法与 K-means、FCM，均在 MATLAB 环境中应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
K-means聚类算法以及FCM在MATLAB中的实现，结合GA方法进行特征提取，并在MATLAB环境下完成，针对Sonar数据集和Iris数据集进行了应用。该方案无需安装额外的软件包即可直接运行，并且可以方便地通过自编写代码进行扩展和定制。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • K-means与FCM的GA遗传算法-MATLAB实现
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于遗传算法（GA）优化的K-means和FCM聚类方法，旨在提升传统聚类算法的性能和准确性。 K-means聚类和FCM的Matlab实现代码可用于处理Sonar数据集和Iris数据集。此外，还提供了一种基于遗传算法（GA）进行特征提取的方法，并且这些方法都不需要额外安装拓展包即可直接运行。所有代码均为自写，可以直接使用。
     
  • K-means与FCM算法.pdf
    优质
    本文档探讨了K-means和FCM（模糊C均值）两种聚类分析方法的基本原理、实现步骤及应用场景，并比较了它们的优势与局限。适合数据挖掘初学者参考学习。 基于Iris和Sonar数据集的聚类算法，并简单运用这些方法进行图像分割。
     
  • 改良型FCM算法——结合遗传算法的GA-FCM
    优质
    简介：本文提出了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法，通过融合遗传算法优化其初始化过程及参数选择，形成高效准确的GA-FCM方法。 代码实现了基于遗传算法的模糊C均值算法，用于解决FCM中的局部收敛问题，并达到全局最优。
     
  • 粒子群算法及在K-means和FCM中的应用优化
    优质
    本研究探讨了粒子群算法（PSO）对经典的聚类方法K-means和模糊C均值(FCM)进行优化的应用。通过结合PSO算法，可以有效提高这两种算法的初始化中心选择、收敛速度及抗噪声能力等特性，在多种数据集上验证其改进策略的有效性和优越性。 智能算法对传统聚类算法的优化效果显著，并且经过实际测试证明是可行的。
     
  • MATLAB环境下遗传算法GA的代码实现
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中遗传算法（GA）的具体实现方法。内容涵盖了编码、选择、交叉和变异等核心步骤，并提供了相应的代码示例，旨在帮助读者理解和应用这一强大的优化技术。 基于MATLAB的遗传算法（GA）代码实现包含在压缩包内。该文件夹中有m文件，运行main.m即可执行并生成相应的优化效果，并且会创建一个gif动态效果图以可视化最优值。目标函数可以根据需要自行更改。代码简单易懂，已经过测试确认可以正常使用，无需担心出现任何问题。
     
  • MATLAB代码-K-means聚类：在MATLAB中实现K均值算法
    优质
    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于演示如何实现和应用经典的K-均值（K-means）聚类算法。通过该教程，学习者能够掌握K-means的基本原理及其在数据科学中的实际运用技巧。 在本节中，我们将使用Matlab中的K均值聚类算法，并探讨自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵按拓扑分类成不同的类别，从而提供对花朵类型更深入的了解以及进一步分析的有效工具。SOM是一种竞争性学习的人工神经网络，其特点包括：每个单元处理相同的输入；通过竞争机制选择合适的节点；并根据所选节点及其邻居进行调整和修改。此外，在文件中还包含用于检测人脸的Matlab代码。
     
  • MATLAB中的遗传算法(GA)
    优质
    本资源深入浅出地介绍了如何在MATLAB中运用遗传算法（GA）解决优化问题，涵盖基本概念、编码方法及应用实例。 遗传算法用于找出群体中最适应的个体及其适应值，并将新产生的种群作为当前种群。接着计算每个个体在群体中的适应度。
     
  • MATLAB中的GA（遗传算法）
    优质
    MATLAB中的遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索技术，广泛应用于复杂问题求解。通过编码、适应度评估、选择、交叉及变异等操作，该工具箱帮助用户高效地探索解决方案空间，找到最优或近似最优解。 在使用MATLAB中的遗传算法（GA）求解问题时，需要设定一些参数： - 最大迭代次数 `maxgen` 设为100。 - 种群规模 `sizepop` 设定为50。 - 交叉概率 `pcross` 设置为0.75。 - 变异概率 `pmutation` 定义为0.25。 - 基因个数 `n` 是5。 - 权限的个数 `p` 是10。
     
  • 遗传算法在MATLAB中的应用
    优质
    本简介探讨了遗传算法的基本原理及其在MATLAB平台上的实现方法和应用场景，旨在为工程、科学计算等领域提供优化解决方案。 结合汽车动力系统进行最优参数（六个参数）的确定，使用手动编写的遗传算法。其中汽车动力系统模型包括电动机、辛普什式行星齿轮机构、电池以及整车模型等组成部分。
     
  • K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）
    优质
    K-means是一种常用的无监督学习算法，用于数据分类和聚类分析。通过迭代过程将数据划分为K个簇，使同一簇内的点尽可能相似，不同簇的点尽可能相异。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 K-MEANS（又称K均值聚类算法或C均值算法）是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个簇。该算法通过迭代过程来优化簇内样本的相似性，并最终确定每个簇的中心点。尽管名称中包含“C”，但通常情况下，“K-MEANS”和“K均值聚类算法”更常用一些。“C均值算法”的称呼可能指的是Fuzzy C-means（模糊C均值）算法，这是一种与传统K-Means不同的方法，在处理数据时允许一个样本属于多个簇，并且每个样本对不同簇的归属度是不一样的。