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模糊聚类分析

于 2022-02-26 发布 文件大小:1.97 MB
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模糊聚类分析是一类算法为

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  • head pose estimation
    该程序是实现人体的头部姿态估计,用户可以随心选取图片,程序可以根据不同的图片定位头部,并在程序中将头部绘制出来,程序易懂,适合IT人士入门学习和研究。经过大量的实验验证,程序可以在matlab环境下运行成功,读者可以自己亲自试试。
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    function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标,n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步:变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模(城市个数)D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算,应该为0,但后面的启发因子要取倒数,用eps(浮点相对精度)表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0
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