【数据聚类】基于模拟退火算法实现数据聚类Matlab源码

原创于 2022-06-16 20:57:17 发布 · 244 阅读

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本文探讨了如何将模拟退火算法应用于数据聚类分析，提出一种基于此算法的产生函数和迭代方案，通过实例展示其在有效解决实际问题上的优势。作者还分享了MATLAB代码示例，展示了模拟退火在样本数据集上的具体操作和结果。

1 简介

本文针对数据聚类分析和最优化问题的相似点,用模拟退火算法进行聚类分析。根据数据对象的特征,提出了基于模拟退火的产生函数和迭代方案。通过实例验证,表明该新算法能够有效地解决数据聚类分析问题。

2 部分代码

% clc;close all;clear all;p=[ 1739.94  1675.15  2395.96373.3  3087.05  2429.471756.77  1652  1514.98864.45  1647.31  2665.9222.85  3059.54  2002.33877.88  2031.66  3071.181803.58  1583.12  2163.052352.12  2557.04  1411.53401.3  3259.94  2150.98363.34  3477.95  2462.861571.17  1731.04  1735.33104.8  3389.83  2421.83499.85  3305.75  2196.222297.28  3340.14  535.622092.62  3177.21  584.321418.79  1775.89  2772.91845.59  1918.81  2226.492205.36  3243.74  1202.692949.16  3244.44  662.421692.62  1867.5  2108.971680.67  1575.78  1725.12802.88  3017.11  1984.98172.78  3084.49  2328.652063.54  3199.76  1257.211449.58  1641.58  3405.121651.52  1713.28  1570.38341.59  3076.62  2438.63291.02  3095.68  2088.95237.63  3077.78  2251.961702.8  1639.79  2068.741877.93  1860.96  1975.3867.81  2334.68  2535.11831.49  1713.11  1604.68460.69  3274.77  2172.992374.98  3346.98  975.312271.89  3482.97  946.71783.64  1597.99  2261.31198.83  3250.45  2445.081494.63  2072.59  2550.511597.03  1921.52  2126.761598.93  1921.08  1623.331243.13  1814.07  3441.072336.31  2640.26  1599.63354  3300.12  2373.612144.47  2501.62  591.51426.31  3105.29  2057.81507.13  1556.89  1954.51343.07  3271.72  2036.942201.94  3196.22  935.532232.43  3077.87  1298.871580.1  1752.07  2463.041962.4  1594.97  1835.951495.18  1957.44  3498.021125.17  1594.39  2937.7324.22  3447.31  2145.011269.07  1910.72  2701.971802.07  1725.81  1966.351817.36  1927.4  2328.791860.45  1782.88  1875.13];[num,n]=size(p);    %样品数目centernum=4;        %类别数目IDXO=[1 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ];% size(IDXO)CO(1,:)=[ 1739.94   1675.15   2395.96];CO(2,:)=[373.3  3087.05  2429.47];CO(3,:)=[1756.77  1652  1514.98];    end%内层循环结束        T=T*0.9;%     if(T==0)%         break;%     end    time=time+1;%     if(time-timeb>1000)%         break;%     end    disp('已退火次数');    A=time-1        disp('最优目标函数值');    J=JOendtime1=toc%退火需要的时间hold on;plot3(CO(:,1),CO(:,2),CO(:,3),'o');grid;box%title('蚁群聚类结果(R=100,t=10000)')xlabel('X')ylabel('Y')zlabel('Z')index1 = find(IDXN == 1)index2 = find(IDXN == 2)index3 = find(IDXN == 3)index4 = find(IDXN == 4)plot3(p(index1,1),p(index1,2),p(index1,3),'r+');grid;plot3(p(index2,1),p(index2,2),p(index2,3),'g*');grid;plot3(p(index3,1),p(index3,2),p(index3,3),'kx');grid;plot3(p(index4,1),p(index4,2),p(index4,3),'m.');grid;