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        畢業論文標題:

        基于遺傳算法的聚類分析及編程實現

         本文ID:LWGSW12015 價格:收費積分/100
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        信息計算科學論文編號:XXLW036 論文字數:11814,頁數:27

        目錄
        中文摘要i
        Abstract.ii
        目錄iii
        第一章     前言.1
        第二章     遺傳算法.2
         2.1遺傳算法的基本思想.2
              2.2染色體編碼方法.2
                 2.2.1自然數編碼2
         2.3適應度函數.2
         2.4遺傳算子.3
                 2.4.1選擇算子3
         2.4.2交叉算子4
         2.4.3變異算子5
         2.5控制參數的選擇.5
        第三章     K均值算法6
              3.1算法計算步驟.6
         3.2實例應用.7
        第四章     利用遺傳算法實現聚類.9
              4.1問題的描述9
         4.2編碼與適應度函數.9
         4.3初始群體的生成9
         4.4遺傳算子10
         4.5算法實現步驟11
         4.6算法的收斂性11
         4.7實例應用12
        第五章     結論14
        致謝15
        參考文獻.16
        附錄17

        摘     要

         聚類分析目前應用廣泛,已經成為數據挖掘中的主要研究領域。通過聚類,人們可以識別密集的和稀疏的區域,從而發現數據的整體分布模式,還能找到數據間有趣的相關聯系。本文主要討論的是一種基于遺傳算法的K均值聚類。該算法采用自然數編碼方式,取聚類中的歐氏距離的平方為目標函數,對初始群體進行遺傳操作。分別應用SAS及VC編程來實現傳統的K均值聚類算法和遺傳K均值聚類算法,最后通過數據結果的對比可以得出:遺傳K均值聚類算法具有較強的全局收斂能力和全局尋優能力。該算法兼顧了局部收斂和全局收斂性能,在兼顧局部收斂速度的同時尋找到的聚類中心保持了良好的全局分布特性。
         
        關鍵詞:遺傳算法  K均值聚類  遺傳K均值算法
          
         At present,Wider application of cluster analysis has become the main research areas in data mining.Through clustering,people can identify intensive and sparse region,thus can found the overall pattern of data, can also find an interesting correlation between the data link.This paper proposes a K-Meams clustering method based on genetic algorithm. The inital groups is operated by the algorithm which is using natural number coding,and the objective function is got from the square of Euclidean distance. The traditional K-Means method and the K-Meams clustering method based on genetic algorithm will be realized by using the tools:SAS and VC. Finally,based on the results of the comparison of data,we proves that this new method achieves a better result than a K-Meams.The spatial clustering algorithm can give attention to local constringency and the whole constringency.By the local constringency,the cluster center which wo find can maintained the good overall situation distributed characteristic.

        Keywords:Genetic algorithm  K-Means clustering  Genetic K-Means algorithm


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