基于AOA算术优化的KNN数据聚类算法matlab仿真
目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序
1.程序功能描述
基于AOA算术优化的KNN数据聚类算法matlab仿真。通过AOA优化算法,搜索最优的几个特征数据,进行KNN聚类,同时对比不同个数特征下的KNN聚类精度。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
.....................................................................
% select features based on selected index
% 生成一个从1到特征维度数量dim的向量Pos
Pos = 1:dim;
% 根据最优解Xgb与阈值thres的比较结果,筛选出满足条件的特征索引,赋给Sf变量
Sf = Pos((Xbest > thres) == 1);
% 根据筛选出的特征索引Sf,从特征数据feat中提取相应的特征列,得到筛选后的特征数据sFeat
sFeat = feat(:,Sf);
idx_best = Sf;
% 从特征选择的结果FS结构体中获取所选特征的索引,赋值给sf_idx变量,后续可根据这个索引来提取对应的所选特征
idx_best
% Accuracy
% 计算准确率相关的操作注释及执行
Acc = func_knn(feat(:,idx_best),label,opts)
time2 = toc;
figure;
plot(curve,'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
grid on;
xlabel('迭代次数');
ylabel('Fitness Value');
title('AOA');save R2.mat Acc idx_best time2
83
4.本算法原理
数据聚类是将数据集中的数据点按照相似性划分为不同的簇(cluster)的过程,使得同一簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。KNN 算法是一种基于实例的学习算法,常用于分类和回归任务,在数据聚类方面也有一定的应用。而 AOA 是一种启发式优化算法,通过模拟算术运算过程来寻找最优解。将 AOA 与 KNN 结合用于数据聚类,可以更有效地确定 KNN 算法中的关键参数以及对数据进行合理的聚类划分。
KNN 算法的核心思想是基于距离度量,对于一个待分类(或聚类)的数据点,在数据集中找到与其距离最近的 K 个邻居,然后根据这 K 个邻居的类别(在分类任务中)或其他属性(在聚类等任务中)来确定该数据点的类别或归属的簇。
AOA优化算法过程如下:
为了评估每个个体(解)的优劣程度,需要定义适应度函数f(x)。在基于 AOA 的 KNN 数据聚类应用中,适应度函数通常会与 KNN 算法在当前参数设置下对数据聚类的效果相关。例如,可以根据聚类的紧凑性、分离度等指标来构建适应度函数。常见的做法是计算聚类结果的误差率(如误分类率等)或者一些综合考虑聚类质量的指标作为适应度函数的值,使得适应度函数值越小,表示聚类效果越好。
在每次迭代中,AOA 算法通过模拟算术运算来更新种群中的个体。主要涉及到两种算术运算:乘法运算和加法运算。
基于 AOA 算术优化的 KNN 数据聚类算法的基本框架是利用 AOA 算法来优化 KNN 算法在数据聚类应用中的关键参数(如 K 值、距离度量方式中的参数等)以及对数据进行合理的初始聚类划分。具体来说,就是将 KNN 算法应用于数据聚类的过程作为 AOA 算法的适应度函数评估环节,通过 AOA 算法不断地搜索最优的参数设置和聚类划分方案,使得聚类效果达到最优。
5.完整程序
VVV
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