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資源簡介

可以做圖像分割，數(shù)據(jù)挖掘，目前，針對K-Means算法研究及應用，尤其是在文本聚類挖掘層面的應用研究越來越多。 K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?ret?=?Crossover（pcrosschromscale_group）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%function?chrom?=?Crossover（pcchromscale_group）函數(shù)完成交叉操作
%pc:?input交叉概率
%chrom：input染色體
%scale_group:?input種群規(guī)模
%new_chrom:?output交叉后的染色體
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for?i?=?1?:?scale_group
????%交叉概率決定是否進行交叉
????pick?=?rand;
????while?pick?==?0
????????pick?=?rand;
????end
????if?pick?>?pcross
????????continue;
????end
????%隨機選擇交叉?zhèn)€體
????index?=?ceil（rand（12）*scale_group）;
????while?index（1）?==?index（2）?||?index（1）?*?index（2）?==?0
?????????index?=?ceil（rand（12）*scale_group）;
????end
????%隨機選擇交叉位置
????position?=?ceil（rand*3）;
????while?position?==?0
????????position?=?ceil（rand*3）;
????end
????temp?=?chrom（index（1）position）;
????chrom（index（1）position）?=?chrom（index（2）position）;
????chrom（index（2）position）?=?temp;
end
ret?=?chrom;
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????995??2015-06-29?15:03??Crossover.m

?????文件???????4751??2015-06-29?20:15??GA_clustering.m

?????文件????????874??2015-06-29?15:03??Mutation.m

?????文件????????757??2015-06-30?12:40??selection.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????7377????????????????????4


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