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朱轩,这就是街舞 49强,传奇中新区几天攻沙,神超

2019-07-17 中新经纬

   

朱轩找到集合S的k分区等价于找到S的k个子集,其遵循以下两个规则:人工蜂群算法的聚类应用群体智能算法是一类受生物群体智能行为的启发而发展出来的算法,社会性动物例如蚂蚁、蜜蜂、鱼等,个体的简单、非直接目标指向的行为常常能在群体层面上涌现出惊人的高效实现目标的模式。本文介绍了如何使用人工蜂群算法(ABC)算法实现真实数据的聚类。在分区聚类过程结束时,我们希望找到原始数据集的一组子集,使得一个实例只属于一个子集。具体如下图所示:

这就是街舞 49强由于已经知道这个样本数据的原始最优分区是什么,接下来的实验将测试ABC算法能否找到一个接近最优解的解决方案。使用平方误差和作为目标函数,并将分区数设置为3。初始的四维数据集包含了从三种植物身上提取得到的特征。为了便于可视化,此处只使用该数据集的两个维度。观察该数据集第二维和第四维之间的关系:上述代码的输出结果如下:由于已经知道这个样本数据的原始最优分区是什么,接下来的实验将测试ABC算法能否找到一个接近最优解的解决方案。使用平方误差和作为目标函数,并将分区数设置为3。

传奇中新区几天攻沙搜索空间边界的定义很容易,用[0,1]区间对整个数据集进行归一化,并将目标函数的值域定义为0到1。麻烦的是如何定义目标函数。数据集的初始划分。聚类问题我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法(ABC)的集群智能(SI)算法来解决现实世界的优化问题:

神超左边是原始数据,右边是k=2分区处理后的数据。一个明确定义的优化问题需要一个搜索空间:一组d维决策变量输入和一个目标函数。如果将人工集群中的每一个点(蜂)视为聚类问题的一个划分,那么每一个点可以代表一整组候选质心。如果对d维空间上的数据集执行k分区,那么每个点都将是一个kd维向量。初始的四维数据集包含了从三种植物身上提取得到的特征。为了便于可视化,此处只使用该数据集的两个维度。观察该数据集第二维和第四维之间的关系:由于已经知道这个样本数据的原始最优分区是什么,接下来的实验将测试ABC算法能否找到一个接近最优解的解决方案。使用平方误差和作为目标函数,并将分区数设置为3。

(编辑:董文博)
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