C均值,K均值算法,粒子群算法

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C均值,K均值算法,粒子群算法

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: 一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部...
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: 基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别针对传统方法存在的缺点,提出一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法.该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标.针对实时变化的交通流数据,采集5min时段客流数据...
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: 毕设使用的粒子群与K均值聚类的混合算法，matlab源码脉冲响应的相关分析算法并检验，采用累计贡献率的方法，阐述了负荷预测的应用研究,FMCW调频连续波雷达的测距测角，包括回归分析和概率统计，加入重复控制。
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: 改进型混沌粒子群算法求解函数均值问题针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于有限作用域的混沌粒子群优化算法。利用特定的初始分布涵盖全局最优值,利用混沌序列良好的非线性性质来影响粒子速度的更新过程;以有限作用域外的粒子遍历...
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: 论文研究-融合邻域扰动的简化粒子群K-均值聚类算法.pdf 在粒子群算法公式中加入邻域扰动项，避免陷入局部最优，并且算法遵循自适应度优化学习策略增强全局搜索能力，进一步提高了算法精度。通过仿真测试表明，提出的ADPSO-IKM算法能加快收敛速度，可防止粒子的早熟，收敛...
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: 基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法* 针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感，易陷入局部最优解的不足，将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合，提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度...
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: 论文研究-改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法.pdf 针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷，利用改进的粒子群算法对FCM进行优化，提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM，并建立基于熵的聚类有效性函数，对聚类算法的性能...
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: 论文研究-基于半监督学习的K-均值聚类算法研究.pdf 针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集上测试都得到了较好的聚类...
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: 一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法
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: 论文研究-基于PSO的快速模糊C均值图像分割算法.pdf 利用粒子群算法全局性和鲁棒性的特点 ,可以解决模糊 C均值算法 ( FCM)用于图像分割时对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题。但是设定粒子群算法的初始搜索范围依赖于人的经验 ,并且所设范围往往过大,影响算法的...
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: 论文研究-基于粒子群的K均值聚类算法.pdf 论文研究-基于粒子群的K均值聚类算法.pdf, ...理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于遗传算法的K均值聚类算法.
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: 改进的粒子群模糊聚类算法该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法...
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: 基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法1 引言随着大数据、云计算等技术的迅猛发展，聚类分析已成为数据挖掘的主要研究手段之一。为符合人类的认知，研究员将模糊集理论引入聚类分析中，提出了模经典 FCM 算法
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: 考虑复杂约束的鲁棒均值-CVaR投资组合模型及粒子群算法 在提出考虑复杂约束和交易成本的鲁棒均值-CVaR投资组合模型的基础上, 设计改进粒子群算法来求解该模型. 应用实际交易数据对所提出的模型和算法进行数值实验和比较, 结果表明改进粒子群算法能有效地求解该模型, 产生...
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: 基于K-均值聚类粒子群优化算法的组合测试数据生成 (2012年) 针对该问题，提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域，增强测试数据集的多态性，从而对粒子群优化算法进行改进，增加各个区域内粒子之间的影响...
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