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蚁群聚类算法及其改进算法
蚁群聚类算法及其改进算法
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聚类算法
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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。
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基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码].rar_聚类_蚁群改进_蚁群改进聚类_蚁群算法 改进_蚁群算法聚类
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5星 · 资源好评率100%
基本蚁群聚类算法及其改进算法，附带Matlab源代码，该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好
蚁群优化算法(ACO)代码复现【Python】
浏览：108
5星 · 资源好评率100%
详细介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109207781
蚁群聚类算法及其改进算法基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上
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蚁群聚类算法及其改进算法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matlab.zip
蚁群聚类算法
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蚁群聚类算法，已验证，可行！可以分析样品分类问题，程序简单清晰有效，可供matlab运行使用，。
蚁群聚类算法及其源码
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4星 · 用户满意度95%
蚁群聚类算法及其源码, 可用于完成毕业设计作参考，其中就涉及到蚁群算法聚类分析，自己编写的程序实现效果有待提高。
改进蚁群算法聚类
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转载一个大哥的蚁群算法聚类优化，不是本人原创，希望通过审批，造福大家，该算法将扩大最优解
蚁群算法聚类分析
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3星 · 编辑精心推荐
蚁群算法是经典的算法、本程序主要用于蚁群算法进行聚类分析，处理数据
蚁群聚类算法-C#实现
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代码中给出了应用实例，可以读取数据库中的数据进行蚁群聚类
python实现蚁群算法
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蚁群算法实现，带有注释，并且可以实现可视化找到最佳路径。
基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法
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针对DBSCAN算法对数据分布不均匀和大规模数据处理问题上的不足，提出了一种新的整合算法，算法使用信息熵和蚁群聚类技术对聚类数据集进行代表性子集选择，在子集基础上进行DBSCAN聚类，实验证明这一算法能显著降低I/O耗费和内存需求，有效地解决含有分类属性的高维大规模数据集的聚类问题。
论文研究-蚁群聚类算法中确定相邻对象方法的改进.pdf
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基本蚁群聚类算法在计算相似度时，由于没有考虑相邻对象之间方向的影响，往往造成聚类速度缓慢甚至算法不收敛。通过引入相邻对象方向角和屏蔽角，对方向接近的相邻对象进行屏蔽，实现对确定相邻对象方法的改进。并以矿山实际测量数据为数据源，采用基本的蚁群聚类算法和改进后的算法分别对其进行聚类。通过对这两种算法的实验结果进行分析比较，证明改进后的算法提高了聚类效果。
基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-蚁群算法.ppt
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基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-蚁群算法.ppt 基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码] 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。 程序特点： 1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
论文研究-基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法 .pdf
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基于LF算法改进的动态蚁群聚类算法，刘阳阳，吕伟明，蚁群聚类算法是一种基于蚁群群体行为模型的聚类分析算法。其中，LF算法是基于蚁群分类幼蚁模型的标准蚁群聚类算法。本文改进了LF��
论文研究-一种改进的蚁群聚类算法.pdf
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分析了现有蚁群聚类算法的特点与不足，并在此基础上提出了一种改进的蚁群聚类算法。改进算法分别从蚂蚁捡起对象、放下对象的策略、参数α的自适应改变策略及游离对象的处理策略四个不同方面对现有蚁群聚类算法进行改进。仿真实验结果表明，改进算法可以获得更好的聚类效果和时间性能。
一种聚类算法的改进算法Canopy算法
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针对当前聚类算法存在的由于初始聚类中心随机选取造成最终聚类结果不佳，运用一种启发式的Canopy算法去优化聚类中心的算法，程序用Java编写，希望对大家有用
蚁群聚类算法（matlab）
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4星 · 用户满意度95%
利用蚁群算法得到模糊聚类的初始值，再利用FCM对样本数据进行分类。
基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-data.txt
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4星 · 用户满意度95%
基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-data.txt 基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码] 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。 程序特点： 1、包含Matlab的画图程序，包括点的不同颜色标识，
蚁群聚类算法及其基本原理
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主要是基于蚁群聚类算法的一些实现，比较详细的描述的蚁群算法的基本原理
改进k_means聚类算法c代码
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5星 · 资源好评率100%
c实现改进的k_means算法可以解决孤立点的问题，但只能在有一个主属性的情况下才适用，计算任意维中心点， 并进行分类数据以文本的形式读入，以文本的形式输出。
蚁群算法代码python 详解版
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蚁群算法代码python 详解版 博文链接：https://blog.csdn.net/quinn1994/article/details/80324308
改进的蚁群算法的聚类程序
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给出了一种改进的蚁群算法的聚类程序，比基本蚁群聚类效果好
蚁群聚类算法的VC++程序
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4星 · 用户满意度95%
蚁群聚类算法程序的VC++版本，从数据库读入数据，聚类分析结果分别以数据和图形化两种方式显示，算法模型在对数据进行聚类的同时将每只蚂蚁每一步运行的详细信息写入日志文件，并且每只蚂蚁有独立的日志文件
基本蚁群算法python实现
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基本蚁群算法python代码，程序附带测试数据
一种改进的K-means蚁群聚类算法
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一种改进的K-means蚁群聚类算法
蚁群聚类算法极其改进
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蚁群聚类算法极其改进
论文研究-一种改进的自适应蚁群聚类算法.pdf
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提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法（improved adaptive ant clustering，IAAC）。该算法改进了原来的 AM(ant movement)模型，并在此基础上提出了一种网格化的移动策略来改善蚂蚁移动的随机性，使蚂蚁有意识地往模式较多的区域移动，极大地减少了蚂蚁无效的移动，使蚂蚁迅速地找到合适的位置放下模式；并提出了一种自适应调整蚂蚁运动阈值的方法以简化参数的选取，使得算法
一种改进蚁群聚类算法在数据挖掘中的研究.pdf
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蚁群聚类算法及其改进.rar_改进蚁群_算法改进_蚁群改进_蚁群算法 ppt_蚁群算法改进
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用MATLAB实现的蚁群算法，并加入了自己改进的一些内容，包含一群算法原理介绍的详细PPT。
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共 4 条
1
蚁群算法的基
本原理及其改进
算法
算法的提出
算法的基本原理
模型建立
算法的实现
算法改进
结论
参考文献
蚁群算法的提出
蚁群算法
(ant colony optimiz
ation, ACO)
，
又称
蚂蚁算法
，
是一种用来寻找
优化路径的机率型算法
。它由
Marco Dor
igo
于
1992
年在他的
博士论文中提出，其灵
感来源于
蚂蚁在寻找食物过程中
发现路径
的行为。
Macro Dorigo
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图
1
蚂蚁正常行进，突然环境改变，增加了障碍物
基本原理
Nest
Food
Obstacle
图
2
蚂蚁以等同概率选择各条路径
较短路径信息素浓度高，选择该路径的蚂蚁增多
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