基于最大树法和模糊C-均值算法的聚类分析

对工程上常用的最大树法和模糊C-均值算法的聚类结果进行比较,从算法本身角度分析了其聚类结果的相似和不同之处。通过仿真验证:最大树法比较适合于低维的小样本集;模糊C-均值算法不仅适合于低维的小样本集,而且也适用于团状的、每类样本数相差不大的、类与类间有交叠的高维大样本集,更便于计算机上编程实现。     

一种基于遗传算法的模糊C均值算法

模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,遗传算法是一种通过模拟自然进化过程的搜索最优解的方法.因此,将FCM算法引入遗传算法的进化中,代替原来的交叉操作.实验结果表明,新方法明显优于传统 FCM算法.     

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法

结合遗传算法和K均值聚类算法的优点,提出一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法.将遗传算法的编码方法、初始化、适应度函数、选择、交叉和变异等较好地应用于聚类问题,不仅解决了K均值聚类算法中K值难以确定、对初始值敏感以及遗传算法存在收敛性差和容易早熟的缺点,而且实现了聚类中心的优化选择、K值的自动学习和基因的自适应变异等...     

基于K均值和免疫算法的聚类分析

在分析了经典K均值聚类算法的基础上,提出了一种基于K均值和免疫算法的聚类分析算法,理论分析和实验显示,该算法具有全局寻优能力和对初始数据输入鲁棒性,算法具有计算效率高、聚类能力强的特点．     

模糊C-均值聚类分析系统设计与实现

采用模糊C-均值技术设计了工业监控数据聚类分析系统，给出了聚类算法及实现步骤，采用VC＋＋程序来实现，通过．实验测试和实例数据分析，表明该聚类算法针对工业监控数据存在不确定性、有噪声及多模态性等特点有较好的鲁棒性和适应性。     

基于聚类分析的改进微粒群算法

聚类分析是依据样本间关联的量度标准将其自动分成几个群组,使同一群组内的样本相似,而属于不同群组的样本相异的一种方法．在微粒群算法中由数量不等的粒子根据规则组合成不同的群体,所有的群体最终将会向着一个全局最优的位置运动．本文将通过改进微粒群算法的局部更新规则来改善算法的性能,根据由聚类半径确定初始聚类中心的方法将粒子群进行分类,然后运用该方法对所有粒子进行分类,初始化得到不同的粒子群体,最后对整个粒子群体进行优化得到全局最优解．     

基于GA的K均值聚类分析在消费心理学中的应用

企业为了扩大销售,就必须根据市场细分的原则,通过对消费者的聚类,了解不同消费者的需要.传统的K均值聚类分析对于初始聚类的中心点比较敏感,借助于遗传算法能够搜索到全局最优解的特点,可以克服传统方法的缺点.运用基于GA的K均值聚类分析方法,对于86个不愿意购买某品牌方便面的大学生进行调查,结果表明男生主要是对该方便面的外观包装和面饼大小不满意,女生主要是对它的口感和外观包装不满意.这一分析结果对于企业改进产品设计是有帮助的.     

基于PSO的聚类分析方法以及在PTA工业上的应用

提出了基于微粒群的聚类分析的三种算法,并对某化工厂的7018组18维数据进行聚类分析,通过适应度函数大小,收敛性能等因素的分析判定各种算法的优缺点,从而从理论上和实际上验证本算法的有效性。     

遗传算法与改进的FCM聚类算法的结合

模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,而遗传算法是一种全局搜索方法,本文通过改变隶属度约束条件由FCM算法得到一种新的模糊聚类算法PCM,并将其与遗传算法相结合。实验结果表明,这种方法明显优于传统FCM算法。     

遗传算法及其应用

论述了遗传算法的基本原理、数学基础、特点,并着重从应用的角度对它的主要研究内容和发展动向进行了深入的讨论。     

基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法

基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集.研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means algorithm over genetic algorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤.测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法.     

一种基于遗传算法的分类方法

数据挖据的目的是从数据库中获取知识。本文针对挖据目的,提出了一种基于遗传算法的分类方法,并应用于实例,得到了很好的结果。     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

基于遗传算法的Web集群负载均衡方法

Web集群技术解决了Web服务器系统的容量问题,其核心思想是负载均衡策略和算法。在此对Web集群中的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种混合遗传算法。仿真实验表明,这种算法能有效解决Web集群的负载均衡问题,并且能避免标准遗传算法的早熟收敛现象,同传统的负载均衡方法相比,降低了任务执行时间。     

一种基于遗传算法的知识规则挖掘算法

论述了遗传算法在数据挖掘中的一类知识分类应用,并给出了基于遗传算法的知识规则挖掘算法的基本思想和关键问题,包括知识规则表示,适应度函数定义等.通过实例证明了该算法的有效性.