PSO-rbf-kmeans.rar_K-means-pso_RBFPSO_RBFmatlab_hisvpo

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5星 · 超过95%的资源 33 浏览量 2022-07-15 20:13:48 上传评论 2 收藏 6KB RAR 举报

标题中的"PSO-rbf-kmeans.rar_K-means-pso_RBF_PSO_RBF_matlab_hisvpo_someho"表明这是一个关于使用粒子群优化（PSO）算法优化径向基函数（RBF）和K-means聚类算法的MATLAB实现。这个压缩包可能包含了一系列用于模拟和优化聚类过程的MATLAB代码。 K-means是一种广泛应用的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个互不重叠的簇。它的基本工作原理是通过迭代调整簇中心和分配数据点到最近的簇来最小化簇内平方误差和。然而，K-means的一个主要缺点是它对初始质心的选择敏感，可能导致局部最优解。 RBF（Radial Basis Function）是一种常用的核函数，常用于支持向量机（SVM）和其他机器学习算法中。在聚类中，RBF可以作为距离度量的一部分，用于构建更复杂的相似性度量，从而改进K-means的效果。粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，源自模拟鸟群和鱼群的行为。PSO通过在解空间中移动“粒子”来寻找最佳解决方案，粒子的位置和速度会根据其自身和整个群体的最佳历史位置进行更新。在本例中，PSO可能被用来优化K-means或RBF聚类过程中的参数，如簇的数量、RBF的带宽等，以提高聚类效果。 "hisvpo somehow6s2"这部分可能是作者自定义的变量名或者特定的优化策略，具体含义需要查看代码才能明确。"hisvpo"可能是“历史最优点”的缩写，表示记录并追踪粒子在搜索过程中的最优状态。"somehow6s2"可能是某种特定的规则或者步骤的编码。在压缩包内的"RBF-k均值聚类"文件中，我们可能找到具体的MATLAB代码实现，包括K-means和RBF的结合，以及PSO的优化过程。这些代码可能会涉及以下关键点： 1. 初始化K-means的质心。 2. 定义RBF函数，如高斯核。 3. 使用PSO算法更新K-means的参数。 4. 评估聚类结果并判断收敛条件。 5. 可能还包括可视化工具，用于展示聚类结果。这个压缩包提供了一种利用PSO优化RBF和K-means聚类的MATLAB实现，对于理解和应用这类优化方法在数据聚类问题上有很高的价值。通过深入研究和理解这些代码，我们可以学习如何将优化算法应用于传统机器学习模型，以提高其性能和鲁棒性。

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PSO-rbf-kmeans.rar （3个子文件）

RBF-k均值聚类

kmean.m 2KB

rbf.m 2KB

data.xls 22KB

% clc % clear % % data=xlsread('data.xls'); % train=data(1:73,:); % test=data(78:86,:); SamNum=2688; %训练样本 TestSamNum=96; % Overlap=2.0; % % %输入输出矩阵 % %训练数据 % SamIn=train(:,1:12)'; % SamOut=train(:,13)'*2; % %预测数据 % TestSamIn=test(:,1:12)'; % TestSamOut=test(:,13)'*2; %输入输出矩阵 %训练数据 SamIn=input(1:2688,:)'; SamOut=output(1:2688,:)'; %预测数据 TestSamIn=input(2689:end,:)'; TestSamOut=output(2689:end,:)'; %节点数 InDim=12; %输入节点 ClusterNum=24; %隐含节点 %初始化中心 Centers=SamIn(:,1:ClusterNum); NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1); IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum); %迭代求解均值中心 while 1 NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1); IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum); %计算样本点到中心的距离 for i=1:SamNum AllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i)); [MinDist,Pos]=min(AllDistance); NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1; IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i; end OldCenters=Centers; %根据中心聚类，并得到新的类内均值 for i=1:ClusterNum Index=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i)); Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')'; end %判断中心有没有变化 EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters)); if EqualNum==InDim*ClusterNum break end end AllDistances=dist(Centers',Centers); Maximun=max(max(AllDistance)); for i=1:ClusterNum AllDistances(i,i)=Maximun+1; end Spreads=Overlap*min(AllDistances)'; %用最小二乘法得到权值 Distance=dist(Centers',SamIn); SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum); HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat); HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut' ones(SamNum,1)]'; W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx); W2=W2Ex(:,1:ClusterNum); B2=W2Ex(:,ClusterNum+1); %预测数据输出 TestDistance=dist(Centers',TestSamIn); TestSpreadsMat=repmat(Spreads,1,TestSamNum); TestHiddenUnitOut=radbas(TestDistance./TestSpreadsMat); [n2,m2]=size(TestSamOut); for i=1:m2 TestNNOut(:,i)=W2*TestHiddenUnitOut(:,i)+B2; end R2_rbf = (96 * sum(TestNNOut.* TestSamOut) - sum(TestNNOut) * sum(TestSamOut))^2 / ((96* sum((TestNNOut).^2) - (sum(TestNNOut))^2) * (96 * sum((TestSamOut).^2) - (sum(TestSamOut))^2)) plot(TestNNOut,'-r*'); hold on plot(TestSamOut,':go'); legend('预测输出','实际输出')