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MATLAB代做|FPGA代做-基于蚁群算法的模糊聚类

时间:2020-11-16 19:36:58 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做-基于蚁群算法的模糊聚类...

        这个部分是难点,这里我们将介绍一下这个部分的算法理论。用FMC算法实现基于目标函数的模糊聚类又称交替的迭代优化法。迭代优化本质上属于局部搜索的爬山法,很容易陷入局部极值点,因此对初始化很敏感。通常是根据一定的经验准则选取初始参数,这样计算结果与初始参数设置是否恰当密切相关。特别是在数据量较大和高维情况下,设置合理的参数非常困难,只能通过多次实验比较选定。由于初始聚类中心和样本的输入次序对最终的结果有重大影响,往往是用若干不同的初始中心和聚类数目分别聚类,然后选择最满意的聚类作为最终的结果。

        通过蚁群算法,我们可以得到最佳的初始聚类中心,然后进行快速的聚类。具体的数学公式,我们可以参考你之前提供的论文。

        下面,我们对基于蚁群算法的模糊聚类进行仿真,仿真结果如下所示:



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作者:蚁群算法 来源:蚁群算法
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