【数据聚类】基于蚁群算法聚类matlab源码

一、简介

1 蚁群算法的提出
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。
2 算法的基本原理

二、源代码

clc;
clf;
clear;
 % X = 测试样本矩阵;
%  X = load('data.txt');
X=[
2232.43	3077.87	1298.87;
1580.1	1752.07	2463.04;
1962.4	1594.97	1835.95;
1495.18	1957.44	3498.02;
1125.17	1594.39	2937.73;
24.22	3447.31	2145.01;
1269.07	1910.72	2701.97;
1802.07	1725.81	1966.35;
1817.36	1927.4	2328.79;
1860.45	1782.88	1875.13;
1237.91	2055.13	3405.09;
688.94	2104.72	3198.51;
1675.65	1747.23	1580.39;
1806.02	1810.19	2191.12;
74.56	3288.02	2433.87;
307.35	3363.84	2021.61;
1988.27	1657.51	2069.2;
2173.92	2608.55	1803.57;
372.16	3077.44	2163.46;
576.6	2140.98	3320;
1724.13	1704.49	1798.75;
2501.21	2652.65	984.56;
1656.94	1913.34	2459.07;
362.51	3150.03	2472;
565.74	2284.97	3024.58;
1978.06	1536.13	2375.64;
1661.06	1552.4	2005.05;
790.29	2419.98	3051.16;
1557.27	1746.27	1879.13;
2793.36	3009.26	1073.55;
1766.08	1803.14	1895.18;
1207.88	1600.62	3123.07;
245.75	3373.67	2248.45;
2785.36	3052.81	1035.65;
315.42	3088.29	2187.12;
1243.28	2451.72	3111.99;
829.84	1555.91	3139.21;
1347.07	2364.31	3096.88;
1926.98	1507.34	1626.47;
1808.57	1608.78	1565.95;
1124.1	1840.98	2819.41;
2661	3302.39	1710.32;
1805.55	1899.09	2400.6;
1130.18	1902.42	2753.7;
1355.19	1566.16	2927.81;
1651.14	1774.03	1725.56;
2110.63	3308.04	702.06;
2788.11	3395.23	1684.45;
1807.61	1680.56	2356.65;
1363.58	1729.44	2749.55;
1992.42	1526.9	1581.42;     
]
[N,n]=size(X);      % N =测试样本数;n =测试样本的属性数;
K = 4;              % K = 组数; 
R = 100;            % R = 蚂蚁数;           
% 初始化
c = 10^-2;
tau = ones(N,K) * c;    %信息素矩阵，初始值为0.01的N*K矩阵（样本数*聚类数）
rho = 0.1;              % 蒸发率
best_solution_function_value = inf; % 最佳路径度量值（初值为无穷大，该值越小聚类效果越好）
tic
t = 1; 
%=======程序终止条件（下列两个终止条件任选其一）======
% while ((t<=t_max))                             %达到最大迭代次数而终止
% while ((best_solution_function_value>=19727))  %达到一定的聚类效果而终止
while ((best_solution_function_value>=19727))    
%=========================

三、运行结果

四、备注

完整代码或者代写添加QQ1575304183

往期回顾>>>>>>

【数据分析】时变参数随机波动率向量自回归模型（TVP-VAR）

【信号处理】基于ICA算法信号分离matlab源码

【数据分析】模糊二元决策树matlab源码

【数据聚类】基于遗传算法之聚类设计matlab源码