聚类分析 | NRBO-GMM聚类优化算法

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基本介绍

(创新)NRBO-GMM聚类优化算法

(NRBO聚类优化,创新,独家)

牛顿-拉夫逊优化算法优化GMM高斯混合聚类优化算法

matlab语言,一键出图,直接运行

1.牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上,对聚类算法优化效果显著;

2.完整展示优化迭代过程,可视化每一次迭代变换,代码注释清晰,自行解读容易

3.[hot]输出优化结果包括:优化后的质心,最大对数似然数,最佳协方差矩阵类型,最佳正则化值

4.增加优化参数:

除了优化质心和最大对数似然数之外,还增加优化了协方差矩阵的类型(如full&diagonal),还有正则化值

5.输出图例如图所示包括:[hot][hot]

A-对数似然值变化曲线(迭代过程曲线图),

B-NRBO-GMM聚类图(聚类结果图),

C-正则化值对模型性能的影响图

D-协方差矩阵类型对模型性能的影响图

程序设计

  • 完整程序私信博主回复NRBO-GMM聚类优化算法

参考资料

1\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/135536086?spm=1001.2014.3001.5502 \[2\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/137166860?spm=1001.2014.3001.5502 \[3\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/132372151

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