遗传算法优化的FCM聚类MATLAB源代码:寻优与应用
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 48 浏览量
更新于2024-08-07
收藏 26KB DOCX 举报
本文档详细介绍了如何利用遗传算法改进传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法在MATLAB编程环境中的实现。遗传算法被引入以解决FCM算法容易陷入局部极小点的问题,通过遗传操作(如选择、交叉和变异)来优化聚类中心的计算。
在提供的MATLAB源代码中,主要步骤如下:
1. **输入参数**:
- `K`:迭代次数,控制算法的运行深度。
- `N`:种群规模,要求是偶数,表示个体数量。
- `Pm`:变异概率,用于控制遗传操作的随机性。
- `LB` 和 `UB`:决策变量的上下界,分别为M×1向量,代表聚类中心的可能取值范围。
- `D`:原始样本数据,一个n×p的矩阵,表示待分类的数据集。
- `c`:分类个数,确定了聚类的数量。
- `m`:模糊C均值聚类中的指数,影响聚类结果的模糊度。
2. **初始化**:
- 创建一个种群矩阵`farm`,每列代表一个个体,其元素随机生成在给定的决策变量边界内。
- 初始化输出变量`ALLX`和`ALLY`记录所有个体和它们的评价函数值,以及`BESTX`和`BESTY`分别存储最优个体及其对应的评价函数值。
3. **迭代过程**:
- 在指定的`K`次迭代中,进行交叉过程:
- 生成两两配对的随机序列`Ser`,用于交换个体。
- 通过`unidrnd`函数随机选择交叉点`P0`,然后生成子代`a`和`b`。
- **变异过程**:基于变异概率`Pm`,部分个体的决策变量可能会发生改变,增加算法的探索性。
4. **评价函数**:
- 在每次迭代后,根据模糊C-均值聚类的公式计算每个个体的评价函数值,这通常涉及计算每个样本到聚类中心的距离平方和,以及归一化过程。
5. **更新最优解**:
- 比较当前代的所有个体与历史最优解,如果找到更好的解,则更新`BESTX`和`BESTY`。
6. **输出结果**:
- 返回最终的最优聚类中心`BESTX`,对应的评价函数值`BESTY`,以及所有个体和它们评价函数值的矩阵`ALLX`和`ALLY`。
通过这个遗传算法改进的FCM实现,用户可以利用MATLAB工具对大数据集进行高效的聚类分析,同时提高聚类结果的质量,避免局部极小点问题。
2022-07-03 上传
2022-07-01 上传
2022-07-01 上传
2022-07-01 上传
2022-07-03 上传
2022-07-01 上传
2022-07-01 上传
2022-07-01 上传
2022-07-03 上传
阿里matlab建模师
- 粉丝: 3503
- 资源: 2787
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践