三维数据的蚁群聚类源码程序 - matlab算法设计

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标题：三维数据的蚁群聚类源码程序
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所属分类: 算法设计资源类型：文件大小: 4.04 KB 上传时间: 2016-01-27 18:20:07 下载次数: 134 资源积分：1分提供者: 马云三维数据的蚁群聚类源码程序

内容：
三维数据的蚁群聚类源码程序，程序员在编程的过程中可以参考学习使用，希望对IT程序员有用，此源码程序简单易懂、方便阅读，有很好的学习价值！

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;siza()函数用来获取矩阵的行数和列数，将矩阵的行数返回到第一个输出变量N，将矩阵的列数返回到第二个输出变量n

K = 4; % K = 组数;

R = 100; % R = 蚂蚁数;

t_max = 1000; % t_max =最大迭代次数;

% 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）;设置禁忌表初始化

q = 0.9; % 阈值q

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 %计时函数定量的计算完成制定程序所消耗的时间资源

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))

%=========================

%路径标识字符：标识每只蚂蚁的路径

solution_string = zeros(R,N+1);

for i = 1 : R %以信息素为依据确定蚂蚁的路径

r = rand(1,N); %随机产生值为0-1随机数的1*51的数组

for g = 1 : N

if r(g) < q %如果r(g)小于阈值

tau_max = max(tau(g,:));

Cluster_number = find(tau(g,:)==tau_max); %聚类标识数，选择信息素最多的路径

solution_string(i,g) = Cluster_number(1); %确定第i只蚂蚁对第g个样本的路径标识

else %如果r(g)大于阈值,求出各路径信息素占在总信息素的比例，按概率选择路径

sum_p = sum(tau(g,:));

p = tau(g,:) / sum_p;

for u = 2 : K

p(u) = p(u) + p(u-1);

end

rr = rand;

for s = 1 : K

if (rr <= p(s))

Cluster_number = s;

solution_string(i,g) = Cluster_number;

break;

end

% 计算聚类中心

weight = zeros(N,K);

for h = 1:N %给路径做计算标识

Cluster_index = solution_string(i,h); %类的索引编号

weight(h,Cluster_index) = 1; %对样本选择的类在weight数组的相应位置标1

end

cluster_center = zeros(K,n); %聚类中心（聚类数K个中心）

for j = 1:K

for v = 1:n

sum_wx = sum(weight(:,j).*X(:,v)); %各类样本各属性值之和

sum_w = sum(weight(:,j)); %各类样本个数

if sum_w==0 %该类样本数为0，则该类的聚类中心为0

cluster_center(j,v) =0

continue;

else %该类样本数不为0，则聚类中心的值取样本属性值的平均值

cluster_center(j,v) = sum_wx/sum_w;

end

% 计算各样本点各属性到其对应的聚类中心的均方差之和，该值存入solution_string的最后一位

F = 0;

for j= 1:K

for ii = 1:N

Temp=0;

if solution_string(i,ii)==j;

for v = 1:n

Temp = ((abs(X(ii,v)-cluster_center(j,v))).^2)+Temp;

end

Temp = sqrt(Temp);

end

F = (Temp)+F;

end

solution_string(i,end) = F;

end

%根据F值，把solution_string矩阵升序排序

[fitness_ascend,solution_index] = sort(solution_string(:,end),1);

solution_ascend = [solution_string(solution_index,1:end-1) fitness_ascend];

for k=1:R

if solution_ascend(k,end)<=best_solution_function_value

best_solution = solution_ascend(k,:);

end

k = k+1;

end

% 用最好的L条路径更新信息数矩阵

tau_F = 0;

L=2;

for j = 1:L

tau_F = tau_F + solution_ascend(j,end);

end

for i = 1 : N

tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F;

%1/tau_F和rho/tau_F效果都很好

end

t=t+1

best_solution_function_value = solution_ascend(1,end)

end

time=toc;

clc

time

cluster_center

best_solution = solution_ascend(1,1:end-1);

IDY=ctranspose(best_solution)

best_solution_function_value = solution_ascend(1,end)

%分类结果显示

plot3(cluster_center(:,1),cluster_center(:,2),cluster_center(:,3),'o');grid;box

title('蚁群聚类结果(R=100,t=10000)')

xlabel('X')

ylabel('Y')

zlabel('Z')

YY=[1 2 3 4];

index1 = find(YY(1) == best_solution)

index2 = find(YY(2) == best_solution)

index3 = find(YY(3) == best_solution)

index4 = find(YY(4) == best_solution)

line(X(index1,1),X(index1,2),X(index1,3),'linestyle','none','marker','*','color','g');

line(X(index2,1),X(index2,2),X(index2,3),'linestyle','none','marker','*','color','r');

line(X(index3,1),X(index3,2),X(index3,3),'linestyle','none','marker','+','color','b');

line(X(index4,1),X(index4,2),X(index4,3),'linestyle','none','marker','s','color','b');

rotate3d

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三维数据的蚁群聚类源码程序/
三维数据的蚁群聚类源码程序/xx/
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