m基于ACO蚁群优化的FCM模糊聚类算法matlab仿真,包括程序操作录像+word文档

作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 

 

 

4.内容简介

  用FCM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。

创作时间:2022-11-15 16:43:27