说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。
matlab 算法 基于 遗传 均值
说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。
matlab 算法 源代码 qos 路由 粒子 问题
说明： 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最终的分类结果。
matlab 算法 源代码 遗传 改进 模糊 均值
说明：针对EMD方法的不足,复化三点Gauss-lengend公式求pi，包含优化类的几个简单示例程序，基于K均值的PSO聚类算法,相参脉冲串复调制信号，保证准确无误，是学习通信的好帮手。
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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...
matlab 算法 选择 Adaboost 特征
说明：应用背景k-均值+ +是一种改进的Kmeans算法，提出了一种新的k-均值聚类算法初始化技术版本 ；它是在2007由戴维亚瑟和谢尔盖vassilvitskii提出，为NP难问题的一个近似算法k-均值 ；关键技术参考文献： ；亚瑟，D.和vassilvitskii，美国（2007）。”k-均值+ +：...
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说明：用遗传算法来改善BP神经网络模型，可以很好的用于最优化、预测等问题的求解
BP 遗传算法-BP ga-bp bp-神经-模型 matlab-GA-bp
说明：遗传算法与PLS结合的程序，用于变量筛选，解决变量过多的组合优化问题。
组合pls matlab筛选程序 PLS变量筛选 遗传算法与PLS 变量筛选PLS
说明：智能控制理论算法实现：层次聚类，hopfield网络和遗传传算法优化三个源代码文件
层次聚类代码 MATLAB层次聚类 Matlab-层次聚类 层次聚类 层次聚类算法
说明：蝙蝠算法 蝙蝠启发算法是超启发式 优化 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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