一种基于FOA与Autoencoder改进的聚类算法_第1页
一种基于FOA与Autoencoder改进的聚类算法_第2页
一种基于FOA与Autoencoder改进的聚类算法_第3页
全文预览已结束

付费下载

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于FOA与Autoencoder改进的聚类算法最近的研究表明，一些自动编码器和蝙蝠算法可以在数据聚类中提供有效的性能和精度。在这篇论文中，我们提出了一种基于蝙蝠算法和自动编码器的聚类算法，称为FOA-AE算法。该算法在不损失聚类准确性的前提下，能够显著提高聚类效率和速度。1.背景聚类是数据挖掘中最重要的技术之一，它可以帮助从大量数据中发现潜在的模式，并将相似的数据点组合成具有同一特征的类群。当前的聚类算法主要基于两类方法：基于距离的方法和基于分布的方法。基于距离的聚类算法基于每个元素在空间中的距离来进行聚类。基于分布的方法则基于在特征空间中的概率分布来进行聚类。在过去的十年中，蝙蝠算法作为一种基于自然启发式的优化算法已经被广泛研究和应用。蝙蝠算法是一种基于群体智能的算法，通过模仿蝙蝠的搜索行为，能够提供全局最优解。自动编码器也是一个非常热门的技术，在图像和语音处理等领域得到了广泛的应用。自动编码器通常用于特征提取和无监督学习，其目的是学习能够反映输入数据的最重要的特征。2.FOA-AE算法的介绍蝙蝠算法的搜索行为被用于聚类中是因为它的自适应搜索特性能够帮助算法在复杂的搜索空间中实现有效的探索和利用。为了实现聚类任务，我们修改了蝙蝠算法中的位置更新公式，用于更新蝙蝠的中心位置。本文中，我们使用了三个必要的更新步骤：融合(step1)、球形剪枝(step2)、束(tips)。FOA-AE使用的自动编码器是一个基于深度神经网络的模型，它从输入数据中提取有意义的特征，并快速地重构数据。该网络包括一个编码器部分和一个解码器部分。除了第一层以外，在编码器部分和解码器部分，每个层的节点数目相等。编码器将输入数据转化为具有更小维度的特征向量。解码器将特征向量转化为原始输入数据，这样，自动编码器可以通过编码器部分的特征向量将数据压缩到更小的维度处，解码器部分通过特征向量将数据恢复到原始的维度处。算法流程如下：（1）初始化自变量和建立自动编码器。（2）确定种群大小，设定FOA算法中的参数。（3）通过框图聚类来初始化种群。（4）对于每个群体中的蝙蝠，通过自动编码器将原始数据转换成编码器部分的特征向量。（5）通过球形剪枝和束(tips)等方法对种群进行优化（6）判定是否满足停止标准，若不满足，返回步骤4，否则算法结束3.结果和分析我们在几个经典数据集上测试了FOA-AE算法的性能和效率。为了比较和证明算法的有效性，我们将FOA-AE算法与其他一些经典算法进行了比较。实验表明，FOA-AE算法不仅能够显著提高聚类的准确性，而且能够大大缩短聚类时间。特别是在处理大型数据集的情况下，FOA-AE算法表现出了强大的复杂度优势。4.结论该论文提出了一种新颖的基于蝙蝠算法和自动编码器的聚类算法，称为FOA-AE算法。该算法的核心思想在于结合了蝙蝠算法和自动编码器的优点，能够在不牺牲聚类准确性的前提下，大大提高聚类效率和速度。我们将这个算法测试在几个经典数据集上，实验表明，该算法表现出了很好的聚类效

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论