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粒子群聚类算法
- 基于粒子群优化的fcm聚类算法
MATLAB
- 编写的粒子群(PSO)算法优化Kmeans聚类的MATLAB代码，MATLAB6.5/7.1测试通过，其它版本没测试。-(PSO)Kmeans MATLAB6.5/7.1
PSOGARBF
- 基本粒子群优化算法 遗传算法，基于聚类，梯度，最小二乘法的RBF网络程序等5个代码-Elementary particle swarm optimization algorithm genetic algorithm, based on clustering, gradient, least-squares method of RBF network program such as 5 code
pso-clustering
- 基于粒子群的改进K均值聚类算法源代码。适用于MATLAB7.1。-Improved PSO-based K means clustering algorithm source code. For MATLAB7.1.
PSO
- 改进粒子群聚类,通过粒子群寻优算法完成聚类过程，提高聚类精度。-improved pos
C_PSO
- 粒子群聚类算法，对于初学者是很好的东西，要下的赶快-Particle cluster-like algorithm, for beginners is a good thing, it is necessary to quickly
pso
- 粒子群聚类算法-Particle cluster-like algorithm
pso
- 粒子群聚类算法例题及其详细解析-Example particle cluster-like algorithm and its detailed analysis
ItemClusteringRecomAlg
- 针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度-Aiming at the problems that the data are sparse and the results are not accurate in traditional recommendation algorith
PSO_K
- 粒子群与K均值聚类的混合算法，值得拥有。-PSO and the hybrid K-means clustering algorithm, worth having.
KP
- 引入能够处理混合型数据的K-prototypes聚类算法，在此基础上构造了一种基于粒子群优化算法和K-prototypes方法的混合聚类算法-this paper employs the K-prototypes clustering algorithm to deal with mixed valued data, and designs a hybrid clustering algorithm based on particle swarm optimization algorithm a
PSOFCM
- 基于改进粒子群算法的C均值聚类算法研究。是一篇改进FCM算法的很好的文章。-Based on improved particle swarm algorithm of the C mean clustering algorithm research
Semi-supervised-learning
- 义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半 监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜 索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集 上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n
quick_centroid_estimation
- 一个高效的粒子群方法快速优化的聚类中心。An efficient particle swarm approach for rapid optimization of cluster centroids-the matlab quick centroid estimation matlab
QPSOC
- Application of quantum-behaved particle swarm algorithm in clustering of genes量子行为粒子群算法在基因聚类中的应用-Application of quantum-behaved particle swarm algorithm in clustering of genes
C_PSO
- 粒子群聚类程序 供大家学习参考 粒子群 聚类分析-PSO algorithm is very useful for ones who wants to learn
C_PSO.m
- 粒子群算法，用于聚类.粒子群在迭代进行的过程中有可能出现早熟收敛 的问题而陷入局部最优解,因此文中在 PSO 算法部 分,设置两个变量对每个粒子和粒子群的状态进行实 时地监控,以便当检测到粒子或粒子群出现早熟收敛 现象时,能及时地对其进行变异操作,增加粒子的多样 性,使其跳出局部极值的束缚,在多维解空间中开始新 的搜索(C_PSO used for clustering)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
基于alopex的粒子群算法
- 该算法通过基于Alopex的粒子群优化算法，结合神经网络计算，恰当地对所给数据进行聚类并进行拟合，从何达到了很好的分类和优化效果(Based on the Alopex particle swarm optimization algorithm and neural network calculation, the algorithm can properly cluster and fit the data, which can achieve a good classification an
基于粒子群的信号模式识别
- 基于粒子群和聚类算法的QAM及MPSK的数字信号调制模式的自动识别