基于遗传算法的k-means聚类

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

function ret = Crossover（pcrosschromscale_group）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%function chrom = Crossover（pcchromscale_group）函数完成交叉操作
%pc: input交叉概率
%chrom：input染色体
%scale_group: input种群规模
%new_chrom: output交叉后的染色体
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i = 1 : scale_group
    %交叉概率决定是否进行交叉
    pick = rand;
    while pick == 0
        pick = rand;
    end
    if pick > pcross
        continue;
    end
    %随机选择交叉个体
    index = ceil（rand（12）*scale_group）;
    while index（1） == index（2） || index（1） * index（2） == 0
         index = ceil（rand（12）*scale_group）;
    end
    %随机选择交叉位置
    position = ceil（rand*3）;
    while position == 0
        position = ceil（rand*3）;
    end
    temp = chrom（index（1）position）;
    chrom（index（1）position） = chrom（index（2）position）;
    chrom（index（2）position） = temp;
end
ret = chrom;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        995  2015-06-29 15:03  Crossover.m

     文件       4751  2015-06-29 20:15  GA_clustering.m

     文件        874  2015-06-29 15:03  Mutation.m

     文件        757  2015-06-30 12:40  selection.m

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