网站外链坏处,百度网址大全网址,密云上海网站建设,淄博网站建设淄博基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法 - 附代码 文章目录基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法 - 附代码1.Kmeans原理2.基于蜣螂算法的Kmeans聚类3.算法实验结果4.Matlab代码摘要#xff1a;基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法。1.Kmeans原理
K-Means算法是一种无监督分类算法#xff0c;…基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法 - 附代码 文章目录基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法 - 附代码1.Kmeans原理2.基于蜣螂算法的Kmeans聚类3.算法实验结果4.Matlab代码摘要基于蜣螂优化Kmeans图像分割算法。1.Kmeans原理
K-Means算法是一种无监督分类算法假设有无标签数据集 X[x1,x2,...,xn](1)X [x_1,x_2,...,x_n] \tag{1} X[x1,x2,...,xn](1) 该算法的任务是将数据集聚类成kkk簇CC1,C2,...,CkC C_1,C2,...,C_kCC1,C2,...,Ck最小化损失函数为: E∑i1k∑x∈Ci∣∣x−ui∣∣2(2)E \sum_{i1}^k\sum_{x\in C_i}||x-u_i||^2 \tag{2} Ei1∑kx∈Ci∑∣∣x−ui∣∣2(2) 其中uiu_iui为簇的中心点 ui1∣Ci∣∑x∈Cix(3)u_i \frac{1}{|C_i|}\sum_{x\in C_i}x \tag{3} ui∣Ci∣1x∈Ci∑x(3) 要找到以上问题的最优解需要遍历所有可能的簇划分K-Mmeans算法使用贪心策略求得一个近似解具体步骤如下
1.在样本中随机选取kkk个样本点充当各个簇的中心点{u1,u2,...,uk}\{u_1,u_2,...,u_k\}{u1,u2,...,uk}
2.计算所有样本点与各个簇中心之间的距离dist(xi,uj)dist(x_i,u_j)dist(xi,uj)然后把样本点划入最近的簇中xi∈unearestx_i \in u_{nearest}xi∈unearest
3.根据簇中已有的样本点重新计算簇中心 ui1∣Ci∣∑x∈Cixu_i \frac{1}{|C_i|}\sum_{x\in C_i}x ui∣Ci∣1x∈Ci∑x
4.重复2、3
K-means算法得到的聚类结果严重依赖与初始簇中心的选择如果初始簇中心选择不好就会陷入局部最优解.因此初始簇中心的选择非常重要。本文利用蜣螂优化算法对初始簇中心进行优化改进其容易陷入局部最优的特点。
2.基于蜣螂算法的Kmeans聚类
蜣螂算法的具体原理参考博客https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/128280084
适应度函数利用蜣螂算法改进kmeans时以聚类中心作为蜣螂算法的优化变量适应度函数设计如下 fitness∑i1k∑x∈Ci∣∣x−ui∣∣2fitness \sum_{i1}^k\sum_{x\in C_i}||x-u_i||^2 fitnessi1∑kx∈Ci∑∣∣x−ui∣∣2 该适应度函数与kmeans的最小损失函数一致。
算法的具体流程如下
1.随机抽样待分类数据点作为蜣螂聚类候选点。
2.利用蜣螂算法搜索最小损失的的聚类点。
3.将这些聚类点作为kmeans算法的初始聚类点。
4.利用kmeans获得最终的聚类点。
3.算法实验结果
将基于蜣螂优化的Kmeans算法用于图像的分割实验。对于图像选取10%的像素点作为聚类候选点。
对于彩色图像的聚类效果如下图所示 收敛曲线 4.Matlab代码
