資源簡介
基于遺傳模擬退火算法的聚類算法。將模擬退火算法與遺傳算法相結合用于聚類分析，由于模擬退火算法和遺傳算法可以互相取長補短，因此有效地克服了傳統遺傳算法的早熟現象，同時根據聚類問題的具體情況設計
代碼片段和文件信息
function?[objcenterU]=FCMfun（Xcluster_ncenteroptions）
%%?FCM主函數
%?輸入
%????????X：樣本數據
%cluster_n：聚類數
%???center：初始聚類中心矩陣
%??options：設置冪指數，最大迭代次數，目標函數的終止容限
%?輸出
%????obj：目標輸出Jb值
%?center：優化后的聚類中心
%??????U：相似分類矩陣
X_n=size（X1）;
in_n=size（X2）;
b=options（1）; ????%?加權參數
max_iter=options（2）; %?最大迭代次數
min_impro=options（3）; %?相鄰兩次迭代最小改進（用來判斷是否提前終止）
obj_fcn=zeros（max_iter1）; %?初始化目標值矩陣
U?=?initFCM（Xcluster_ncenterb）; %?初始化聚類相似矩陣
%?主函數循環
for?i?=?1:max_iter
????[U?centerobj_fcn（i）]=iterateFCM（XUcluster_nb）;
????%?核對終止條件
????if?i?>?1
????????if?abs（obj_fcn（i）?-?obj_fcn（i-1））?????end
end
iter_n?=?i; %?真實迭代次數
obj_fcn（iter_n+1:max_iter）=[];
obj=obj_fcn（end）;
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????866??2010-11-15?15:04??遺傳模擬退火算法的聚類算法\FCMfun.m
?????文件????????926??2010-12-12?21:27??遺傳模擬退火算法的聚類算法\FCMpure.m
?????文件???????3149??2010-11-14?14:22??遺傳模擬退火算法的聚類算法\GAFCM.m
?????文件????????344??2010-11-15?15:06??遺傳模擬退火算法的聚類算法\initFCM.m
?????文件????????559??2010-11-15?15:11??遺傳模擬退火算法的聚類算法\iterateFCM.m
?????文件????????527??2010-11-15?15:18??遺傳模擬退火算法的聚類算法\ObjFun.m
?????文件???????3002??2010-12-12?21:27??遺傳模擬退火算法的聚類算法\SAGAFcmMain.m
?????目錄??????????0??2011-02-17?18:52??遺傳模擬退火算法的聚類算法
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