基于布谷鳥(niǎo)搜索的K-means聚類(lèi)算法
大?。?/span>0.78 MB 人氣： 2017-12-13 需要積分：1
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶(hù)評(píng)論（0）
標(biāo)簽：聚類(lèi)算法(12092)
針對(duì)原始K-means聚類(lèi)算法受初始聚類(lèi)中心影響過(guò)大以及容易陷入局部最優(yōu)的不足，提出一種基于改進(jìn)布谷鳥(niǎo)搜索（cs）的K-means聚類(lèi)算法（ACS-K-means）。其中，自適應(yīng)CS（ ACS）算法在標(biāo)準(zhǔn)CS算法的基礎(chǔ)上引入步長(zhǎng)自適應(yīng)調(diào)整，以提高搜索精度和收斂速度。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，ACS-K-means算法可得到比K-means、基于遺傳算法的K-means（ GA-K-means）、基于布谷鳥(niǎo)搜索的K-means（ CS-K-means）和基于粒子群優(yōu)化的K-means（PSO-K-means）算法更優(yōu)的聚類(lèi)質(zhì)量和更高的收斂速度。將ACS-K-means聚類(lèi)算法應(yīng)用到南寧市青秀區(qū)“城管通”系統(tǒng)的城管案件熱圖的開(kāi)發(fā)中，在地圖上對(duì)案件地理坐標(biāo)進(jìn)行聚類(lèi)并顯示，應(yīng)用結(jié)果表明，聚類(lèi)效果良好，算法收斂速度快。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
基于布谷鳥(niǎo)搜索的K-means聚類(lèi)算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 基于K-means聚類(lèi)算法的圖像分割 1113
- 介紹一種基于最小化平方誤差的聚類(lèi)算法 498
- 如何在 Python 中安裝和使用頂級(jí)聚類(lèi)算法 415
- 10種聚類(lèi)算法和Python代碼4 1118
- 10種聚類(lèi)算法和Python代碼3 960
- 10種聚類(lèi)算法和Python代碼2 796
- 10種聚類(lèi)算法和Python代碼1 644
- YOLOv5中的autoanchor.py代碼解析 1242
- 視覺(jué)新范式！COCs：將圖像視為點(diǎn)集 636
- 10種頂流聚類(lèi)算法Python實(shí)現(xiàn)（附完整代碼） 989