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搜索资源列表

  1. 各种数据挖掘算法实现

  2. 包括数据挖掘领域的多种算法的源程序。 有关联规则的Apriori算法、聚类、神经网络、遗传算法。 还有一些相关学习资料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：achihit

  1. kmeans聚类的IGKA遗传算法

  2. 使用遗传算法来优化kmeans聚类的目标函数. 参考文献:http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/172

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：c6h5no2

  1. 数据挖掘 常用聚类算法 源码

  2. 数据挖掘中常用聚类算法 的源码 如遗传算法 神经网络 K-均值 等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sky1890

  1. 神经网络 遗传算法 k_mean 聚类算法 apriori算法源码

  2. 数据挖掘 神经网络 apriori 遗传算法 聚类的源代码

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-17
    • 文件大小：619520
    • 提供者：songyulong333

  1. 数据挖掘及相关技术

  2. 目前，AIS作为计算智能研究的一个崭新分支，已在数据挖掘、机器学习、自动控制、故障诊断等诸多领域显示出强大的信息处理和问题求解能力以及广阔的研究前景。而采用AIS模型来完成数据挖掘任务的研究目前主要集中在数据聚类分析、数据浓缩，分类任务等方面。本文的工作吸收了来自人工免疫系统中的免疫识别的灵感，给出了一种基于AIS的数据挖掘分类算法。该算法的问题表示采用了二进制的位串编码方式，把从问题空间提取的属性当做基因对待，属性间特定的组合就形成了染色体，算法的主要特点就是多次使用了阴性选择机制来充当过滤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：jackjc99

  1. 遗传k均值聚类算法程序

  2. 读入文本数据的程序可能要自己写，其他参数在define里改就行了。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-13
    • 文件大小：10240
    • 提供者：jycloud123

  1. 遗传算法工具箱及应用

  2. 应用遗传算法工具箱解决各种聚类、分类等问题，实现数据挖掘。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fd070703203

  1. GKA聚类算法

  2. GKA聚类算法，将k-means的局部优化和遗传算法的全局优化结合起来，提高聚类的准确性，速度较快，适合大数据分析。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-09-17
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qq_23930829

  1. 遗传算法数据聚类遗传算法数据聚类

  2. 遗传算法数据聚类遗传算法数据聚类遗传算法数据聚类

  3. 所属分类：其它

  1. 基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法

  2. 提出一种基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法。首先,通过相似性度量函数计算得到高维空间对象相似度矩阵,并利用近邻法、Floyd最短路径算法将相似度矩阵转换为最短路径距离矩阵;然后,将高维特征变换转化为遗传优化问题,利用特征变换降维后的二维数据进行k-均值聚类,并根据(高维坐标,降维后二维坐标)值进行RBF神经网络训练,当新对象输入时,利用训练好的神经网络对其进行二维映射,通过判断该对象与各聚类簇中心距离的远近获得其归属;最后,通过试验验证了改进相似性度量函数能够有效表达高维数据对象间

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：876544
    • 提供者：qq_28339273

  1. 基于遗传算法的k-means聚类

  2. 可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：bujibuzao_99

  1. 基于遗传算法优化的利用kmeans对数据集聚类数（优化K）

  2. 之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序，结果网上一堆程序不能用，只能自己写一个了。 该程序是基于matlab编写的，调用了kmeans函数和遗传算法工具箱，这个函数主要部分是在定义遗传算法的适应度函数上，最后取整数就是K值了。 程序附带了自己定义的排序函数，该函数的作用是先对一个矩阵里A列进行排序，然后在根据排序结果对B列进行排序，这样得到的最后结果是A\B列都排序的矩阵。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-06
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_25491201

  1. 模糊聚类遗传算法在遗煤自燃火灾识别中的应用

  2. 遗煤自燃是引发煤矿火灾的主要原因之一。针对遗煤自燃的特征,采用模糊聚类划分遗煤自燃发生程度,利用遗传的全局搜索能力,提出了一种遗煤火灾检测的聚类分析方法,通过分析企业实际火灾监控数据,检验了该方法的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：676864
    • 提供者：weixin_38579899

  1. 基于数据挖掘和遗传算法的奥运会临时超市网点规划

  2. 基于数据挖掘和遗传算法的奥运会临时超市网点规划，陈炎，田军，本文重点研究了奥运会期间三个主场馆周边的临时商业网点的规划问题。首先对问卷调查数据进行聚类分析和并联规则挖掘，得出观众在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：345088
    • 提供者：weixin_38658405

  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：songzailu6482

  1. 用于多关系数据聚类的遗传k-均值膜算法

  2. 用于多关系数据聚类的遗传k-均值膜算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_38635794

  1. 基于免疫优势的克隆选择聚类算法

  2. 基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immun-odomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享.新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：688128
    • 提供者：weixin_38642735

  1. 基于流形距离的量子进化聚类算法

  2. 基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法(QEAM),在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题,通过运用量子进化的机理更快地搜索到最优聚类中心,从而得到最优隶属度矩阵划分;同时,通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本所具有的全局一致性信息,充分挖掘样本的空间分布信息,对样本进行正确的类别划分.将本文算法(QEAM)与基于流形距离的免疫进化算法(IEAM),遗传聚类算法(GAC)以及模糊C-均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513565

  1. 一种基于动态遗传算法的聚类新方法

  2. 如何确定聚类数目一直是聚类分析中的难点问题.为此本文提出了一种基于动态遗传算法的聚类新方法,该方法采用最大属性值范围划分法克服划分聚类算法对初始值的敏感性,并运用两阶段的动态选择和变异策略,使选择概率和变异率跟随种群的聚类数目一致性变化,先进行不同聚类数目的并行搜索,再获取最优的聚类中心.七组数据聚类实验证明该方法能够实现数据集最佳划分的自动全局搜索,同时搜索到最佳聚类数目和最佳聚类中心.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38544152

  1.  基于遗传算法的高维子空间聚类算法设计

  2. 针对高维空间数据的特点，为了降低“维数灾难效应”对聚类结果的影响，提出并实现了一种新的基于遗传算法的子空间聚类算法，通过特征选择方法并结合遗传算法的全局搜索能力对所有的特征子空间进行搜索；采用实数制编码方式对解空间进行编码，并设计一种基于距离和信息熵的适应度评估函数来对聚类结果和子空间所包含的特征维进行评估。最后，通过人工数据与真实数据等几组实验验证了算法的高效性和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的新算法能够有效地进行高维数据聚类，降低“维数灾效应”的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：741376
    • 提供者：weixin_38593723
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