【机器学习】聚类算法 Chamelon 变色龙算法

最新推荐文章于 2025-04-01 11:14:15 发布
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#算法 #机器学习 #python

本文解析了来自明尼苏达大学计算机科学系的技术报告，深入探讨了计算机科学领域的最新研究进展，包括算法、数据结构及人工智能等多个方面，为读者提供了丰富的学术资源。
变色龙群算法
weixin_51202326的博客
10-21 1003
摘要：变色龙群算法(Chameleon Swarm Algorithm,CSA)。该算法由Malik Shehadeh Braik于2021年提出，主要模拟了变色龙在树木、沙漠和沼泽附近寻找食物时的动态行为。该算法在数学上模拟并实现了变色龙寻找食物的行为步骤，包括它们旋转眼睛到近360度视野的行为，以定位猎物，并使用它们高速发射的粘性舌头抓取猎物。 算法概述：该算法的灵感来自变色龙的一般狩猎行为，以及它们在沙漠和森林中成功生存的有效狩猎方法。在本算法中，变色龙在搜索空间中漫游，以搜索猎物。在这种行为中，变
变色龙算法chameleon聚类
m0_45411005的博客
03-07 3497
参考论文： CHAMELEON A hierarchical clustering algorithm using dynamic modeling chamelon算法是一种层次聚类算法。 一、层次聚类 层次聚类算法的关键是如何判定两个子簇是最相似的。 度量两个子簇相似性的常见方法有： 单连接规则就是用两个子簇中最近的一对点之间的距离来刻画这两个簇的相似性。基于这种度量方法的聚类容易受异常点、噪音的影响。 二、closeness和inter-connectivity 1.closeness的介绍 关于下
变色龙算法
05-23
很实用，真的很实用啊。
Chamelon（变色龙）多阶段层次聚类算法
HelloWorld
08-31 1万+
Chamelon是一种层次聚类算法，它采用动态建模来确定一对簇之间的相似度，从而实现聚类。 这里我们重点关注动态建模这个词？ 那么，何为动态建模呢？ 要回答这个问题，我们首先要搞清楚簇的相似度依据是什么。 在Chamelon中，簇的相似度依据如下两点评估： 1、簇中对象的连接情况； 2、簇的邻近性。也就是说，如果两个簇的互连性都很高并且他们之间又靠的很近，那么就将其合并。OK，因此，凭借
变色龙群算法及其对应原文
09-03
分享了变色龙群算法及其对应原文，亲测有效，欲求更多算法可前往空间查看
精选资源
chameleon.rar_chameleon算法_chameleon聚类_变色龙_变色龙算法_无监督
07-15
在数据挖掘和机器学习领域，变色龙算法被广泛用于处理异构数据集，即包含不同类型和分布的数据。 变色龙算法的核心特点在于它的动态调整能力。传统的聚类算法如K-Means往往假设数据分布是球形的，而变色龙算法则...
机器学习-----变色龙算法（Chameleon Algorithm）
PeterClerk的博客
11-25 780
机器学习-----变色龙算法（Chameleon Algorithm）
CHAMELEON A Hierarchical Clustering Algorithm ：变色龙的层次聚类算法.ppt
05-29
CHAMELEON A Hierarchical Clustering Algorithm ：变色龙的层次聚类算法.ppt
CHAMELEON算法原理及Python实践
u013571432的博客
08-29 1813
CHAMELEON算法通过动态建模的方式，结合了数据的初始划分（通过图划分算法）和一种新颖的层次聚类方案。该算法能够自动地、适应地合并簇，有效处理具有不同形状、大小和密度的簇，即使存在噪声和离群点。
Chameleon两阶段聚类算法
热门推荐
走在前往架构师的路上
03-23 1万+
参考文献：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2182752.html(用了很多的图和思想) 博客园（华夏35度） 作者:Orisun 数据挖掘算法-Chameleon算法.百度文库 我的算法库：https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib（里面可能有你正想要的算法） 算法介绍 本篇文
变色龙算法数据
03-21
变色龙聚类算法及其数据，可以用python实现，50个字真多，
chameleon算法(matlab)
04-06
chameleon算法matlab代码，很经典的一个算法，可用于聚类研究.
RedactableBlockchain:可编辑区块链，基于以太坊智能合约的区块编辑抽象层，利用变色龙哈希实现对过去区块的修改删除等操作
04-07
可编辑区块链 启动连锁店 ganache-cli -l 9007199254740991 --db ./RDBlockchain -s 1234 遵守合同并进行部署 truffle complie cd app python3 RDChain.py
python版本的各种hash算法
03-08
python版本的各种hash算法
基于类组织P系统的凝聚变色龙算法
04-20
基于类组织P系统的凝聚变色龙算法
变色龙（Floyd算法）
weixin_30906425的博客
08-30 647
变色龙 　　避役（学名：Chamaeleonidae)(英语：chameleon）俗称变色龙，蜥蜴亚目(Sauria)避役科(Chamaeleontidae)爬行类，产于东半球。特征为体色能变化，它在每天会进行变色，可以变成N种颜色之一，将这些颜色标号为0,1,2...N-1。最近研究发现变色龙不是靠色素细胞变色，而是靠体内的基因，变色龙的基因内存在一个变色矩阵，记为Genemap，如果Gene...
Chameleon变色龙聚类算法小结
霖的博客
01-17 5962
原文链接 代码资源
【智能算法】变色龙优化算法（CSA)原理及实现
Logic_9527的博客
03-08 1975
2021年，Braik等人受到变色龙随着环境自适应变化以及寻找食物的动态行为影响，提出了变色龙优化算法(Chameleon Swarm Algorithm，CSA)。变色龙通过旋转眼睛锁定食物，论文给出了三维空间中向量平移和旋转推导。变色龙优化算法模拟了变色龙捕食过程，分为。分别指变色龙各维度平均值和旋转中心坐标。论文中解释了该公式，假设。表示变色龙探索能力，这里采用了常用的。当前最优位置和变色龙群最优位置。就可以将变色龙搜索空间进行表述。分别代表变色龙上下位置边界。，表示变色龙进行局部探索；
群体智能优化算法-变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA，含Matlab源代码）
最新发布
qq_53665413的博客
04-01 790
变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA）是一种受变色龙行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟了变色龙在自然界中通过变换颜色来适应环境的能力，以此为基础，设计了一个适应性强、搜索能力广泛的优化算法。CSA 通过两个阶段的操作——探索阶段和开发阶段，保持全局探索和局部开发的平衡，从而实现对复杂优化问题的求解。本文详细介绍了 CSA 的基本原理、数学模型及其 MATLAB 实现，并提供了完整的代码示例，帮助读者理解和应用该算法。
机器学习领域聚类算法数据集分析与应用
资源摘要信息:"聚类算法常用数据集包含了人工生成的二维数据集和从UCI机器学习库中获取的真实数据集，适用于进行聚类和分类算法的研究和实验。人工二维数据集共计6个，每个数据集都包含一个数据文件（xxx.txt）和一...
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