[ÇóÖú] ÈÈÐÄÃñÖÚ°ïæµ÷һϳÌÐò°É

clc;
clear all;
format long
R=xlsread('C:\Users\admin\Desktop\н¨Îļþ¼Ð\FA³ÌÐò\ð°Î²»¨Êý¾Ý¼¯');
K=3;
[n d]=size(R);
m=20;
MaxGeneration=100;
alpha=0.2;
betamin=1;
gamma=1;
for i=1:m
     c=[];
     for j=1:K
         label=randi([1,n],1,1); %Éú³É1*1µÄ1-nµÄËæ»ú¾ØÕó
         c=[c R(label,:)];
     end
     x(i,:)=c;
     fitness(i)=clustering(R,x(i,:),K);
end
[a b]=min(fitness); %fitnessÖÐ×îСֵºÍ×îСֵ¶ÔÓ¦µÄλÖÃ
gbest=a;
gbestx=x(b,:);
t=1;
while t<=MaxGeneration
     for i=1:m
         fitness(i)=clustering(R,x(i,:),K);
         Lightn(i)=fitness(i);
     end
     [a b]=min(fitness);
       if a<gbest
         gbest=a;  
         gbestx=x(b,:);
       end
    for i=1:m
         for j=1:m
             r=sqrt(sum(x(i,:)- x(j,:)).^2);
             if Lightn(i)>Lightn(j)
                 beta0=1;
                 beta=(beta0-betamin)*exp(- gamma*r^2)+betamin;
                    tmpf=alpha*(rand(1,K*d)-0.5);               
                 x(i,:)=x(i,:)-beta*x(i,:)+beta*x(j,:)+2*rand(1,K*d).*(gbest-x(i,:));
             end
         end
     end
   xbest(t)=gbest;
     gbest
     t=t+1 ;
     
end
hold on;
  plot(xbest)




function D=clustering(R,x,K)
[n,d]=size(R);
for i=1:n
     for j=1:K
         c=x((j-1)*d+1:j*d);
%          distance(j)=norm(c-x(i,:));
%              distance=norm((1/2)*(c-x(i,:))'.*inv(cov(R)).*(c-x(i,:))+(1/2)*log(abs(cov(R))));
              distance(j)=norm((1/2)*(norm(c-x(i,:)))'.*inv(cov(R)).*(norm(c-x(i,:)))+(1/2)*log(abs(cov(R))));
     end
     [mind label]=min(distance);
     DD(i)=mind;
end
D=sum(DD);

2Â¥: Originally posted by heyzol at 2017-06-18 10:32:27
¶þ»°²»Ëµ¾ÍÈÓÒ»¶Ñ´úÂ룬
´úÂëÊÇÏë×öʲô£¿
ÊäÈëÊÇʲô?
Ô¤ÆÚµÄÊä³öÊÇʲô£¿
³öÏÖÁËʲôÎÊÌ⣿