「18基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等)的投影寻踪模型MATLAB源代码」.pdf
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2022-07-03
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基于遗传算法(粒子群算法、人工鱼群算法等）的投影寻踪模型MAT
ＬAＢ源代码
投影寻踪是一种处理多因素复杂问题的统计方法 ,其基本思路是将高维数据
向低维空间进行投影，通过低维投影数据的散布结构来研究高维数据特征，可用
于聚类、分类、综合评价、预测等。投影寻踪模型最终可归结为一个非线性连续
函数优化模型,可以采用遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法或人工免疫克隆
优化算法等进行求解，得到最优的投影向量。
%％ 第一步：仿真参数设置
clc
ｃｌeａr
close aｌl
loaｄ dａta1.ｔｘt
D=dａｔa1;%导入 D 矩阵
[n,p]=sizｅ（Ｄ）;
Ｋ=30０;%迭代次数
N=１０0;%种群规模
Ｐm＝０.3;％变异概率
LB=-onｅs（1，p)；%决策变量的下界
UＢ=ｏｎes(1,p);%决策变量的上界
Ａｌphａ=0.1;%窗口半径系数，典型取值０．１ｂ
%% 调用遗传算法
［ＢEＳTX,BESＴY,ALＬＸ，ALLY]=GAＵCP(K,Ｎ，Ｐm,LＢ,UB,D,Alpha);
% ＧｒeenSim 团队——专业级算法设计&代写程序
% 欢迎访问ＧreｅnSim 团队主页→
％％ 整理输出结果
Besｔ＿a=(BＥＳTＸ{K})'；%方向向量
d=ｚeros(ｎ,p);
Djｍax=ｍax(D）；
Djmin=min（Ｄ);
for ｉ=1:n
d(i,:）＝(Ｄ（i,:)－Djmin）．/(Ｄjｍａｘ－Djｍin);
end
Z=zerｏs(n，1);
foｒ ｉ=1:ｎ
Z(i)=ａbｓ(sum(Beｓt_ａ.*d(ｉ,:)));
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