精华内容
下载资源
问答
  • 在 k-means, 我们使用了基于形心(簇均值)来对数据进行划分, 也讨论了 k-means 的初始值选取之重要, 若选得不好, 很容易陷入局部最优解的问题. 实质上来说, 我们会陷入到局部最优解的本质原因是: 当初始值选定之后, ...

    概述

    在 k-means, 我们使用了基于形心(簇均值)来对数据进行划分, 也讨论了 k-means 的初始值选取之重要, 若选得不好, 很容易陷入局部最优解的问题.
    实质上来说, 我们会陷入到局部最优解的本质原因是:

    • 当初始值选定之后, 我们有一个初始的簇
    • 均值基本是在这个簇的最大值与最小值之间
    • 每次更新的新的质心(均值)之后, 我们的簇只会有很小的移动, 因为均值无法跳出初始簇的范围

    就像, 你已经给定了初始的形状, 而我们只是在这个初始形状上进行增减, 自然很难得到全局的最好的簇了

    算法

    下面给出 k-中心点的主要算法, 可以与 k-means 做比较

    整体算法

    1. 初始化选择 k 个质心 (随机选择, 或者领域知识选择), 该选择决定了聚类的速度与效果
    2. 为所有点划分簇
    3. 计算该种划分的损失
    4. 当该损失还能减小时循环以下:
      对于每个质心(k个)执行:
      a. 随机选择一个新的点
      b. 以新的点代替这个质心
      c. 重新对所有数据划分簇
      d. 计算划分的损失
      e. 若 新的损失小于原先的损失, 则 用新的点代替原质心

    损失计算

    一种简单的方法是每个簇离质心方差的和
    ∑ i = 1 k ∑ j n ( d j − d k ) 2 \sum_{i=1}^{k}\sqrt{\sum_{j}^{n}(d_j - d_k)^2} i=1kjn(djdk)2

    优化

    • 原始算法被称为 PAM 算法, 特点在于c, d步, 这里对所有数据进行了重新计算损失, 所以只能用于小型数据集.
    • 优化方法是 CLARA算法, 该算法将c,d步改为对抽样数据计算损失, 减少了计算量, 但是, 若在抽样时正好丢失了 最好的 质心, 那么, 将永远无法找到最佳聚类!

    优点

    • 跳出均值的局部最优
    • 不容易受离群点与噪声的影响

    缺点

    • 时间复杂度高

    讨论

    • 可以看到, 这个算法每次代表的选取是从整个数据集随机选取, 因此跳出了初始簇的范围, 使得算法有很大的概率跳出局部最优解, 从而在迭代种得到全局最优解
    • 损失函数的选择对效率与结果很重要, 可以尝试其他的损失函数选择

    实现

    展开全文
  • k-means聚类算法与局部最优解

    万次阅读 2017-08-21 20:10:26
    1 算法概述 1.1 无监督学习 本章算法区别于之前的机器学习算法,...缺点: 可能收敛到局部最小值(k-means),在大规模数据集上收敛较慢 参考资料:统计学习方法(李航)、机器学习实战(Peter)

    1 算法概述

    1.1 无监督学习

    本章算法区别于之前的机器学习算法,因为k-means算法属于无监督算法。监督学习的意思是所给的训练数据都带有标签,如类别等,我们在训练算法时,要考虑预测的结果是否拟合了训练数据中的标签,即好像受其监督一样,而无监督学习与监督学习的区别就在此,无监督学习的数据没有标签,没有人为的分类,就只是一堆数据,我们要做的是将这堆数据以某种我们不知道的内在特性分开,自动形成几个分类簇。

    1.2 k-means工作原理

    k-means聚类算法是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的,每一个簇有一个质心(簇的中心点)。首先随机确定k个质心,然后将其余点分配到离它最近的簇中,完成后再讲每个簇的质心更新为簇的平均值。

    1.3 衡量方法

    k-means的k是一个用户预先定义的参数。那么我们如何衡量用该参数生成的簇比较好呢?一种度量方法是误差平方和(SSE),SSE越小表示数据点越接近它们的质心,聚类效果也越好。因为取了平方,所以更加重视远离中心的点。

    1.4 局部最优解

    有时我们的算法会出现局部最优解的情况,那么怎么解决它呢?有两个后处理的方法,第一种是合并最近的质心,第二种是合并两个使得SSE增幅最小的质心。

    2 二分 k-means

    2.1 工作原理

    另一种克服局部最优解的方法是二分k-means。该算法首先将所有的点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后递归选择簇进行划分,直到得到用户指定的k值,选择簇的标准是最大程度的降低SSE的值。


    优点:容易实现

    缺点:可能收敛到局部最小值(k-means),在大规模数据集上收敛较慢


    参考资料:统计学习方法(李航)、机器学习实战(Peter)

    展开全文
  • 多种群协同粒子群算法在函数最优问题中的应用,马茂刚,张凤斌,粒子群算法由于其简单,收敛速度快等优点,近年来被广泛研究,在很多领域得到应用。但该算法又有着易陷入局部最优缺点,这在一��
  • 蚁群算法

    2019-11-05 14:58:46
    蚁群算法 算法简介: 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士...旅行商问题(TSP)优化 计算公式: ~alpha 是信息素重要程度因子 ~beta 是启发函数重要程度因子 ...

    蚁群算法

    算法简介:
    蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
    这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。
    基本原理:
    1、蚂蚁在路径上释放信息素。
    2、碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走。同时,释放与路径长度有关的信息素。
    3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时,就选择信息素浓度较高路径。
    4、最优路径上的信息素浓度越来越大。
    5、最终蚁群找到最优寻食路径。
    算法实例:
    旅行商问题(TSP)优化

    对于每只蚂蚁k ,路径记忆向量 Rk按照访问顺序记录了所有k已经经过的城市序号。设蚂蚁k当前所在城市为i, 则其选择城市j作为下一个访问对象的概率为:
    在这里插入图片描述
    信息素更新
    在这里插入图片描述
    这里m是蚂蚁个数, ρ是信息素的蒸发率,规定0≤ ρ≤1, 在AS中通常设置为 ρ =0.5,Δτij是第k只蚂蚁在它经过的 边上释放的信息素量,它等于蚂蚁k本轮构建路径长度的 倒数。Ck表示路径长度,它是Rk中所有边的长度和。

    ~alpha 是信息素重要程度因子
    ~beta 是启发函数重要程度因子
    ~rho 是信息素挥发因子
    ~用坐标来表示城市位置;
    ~用 D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2))计算城市之间的距离;
    ~用random函数随机产生各个蚂蚁的起点城市;
    ~用轮盘赌法选择下一个访问城市;
    ~通过禁忌表来控制蚂蚁不走已走过的路线。

    当beta 和rho不变时,改变alpha,得到结果如下:
    alpha=0.3时:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    alpha=0.5时:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    alpha=1时:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看出来alpha越大,蚂蚁选择之前走过的路径可能性就越大,搜索路径的随机性就减弱,alpha越小,蚁群搜索范围就会减少,容易陷入局部最优

    当alpha和rho不变时,改变beta,得到结果如下:
    beta=0.5时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    beta=1时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    beta=3时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通过上面的图片对照可以得出beta值越大,蚁群就越容易选择局部较短路径,这时算法的收敛速度是加快了,但是随机性不高,容易得到局部的相对最优

    当alpha和beta不变时,改变rho,得到结果如下:
    rho=0.1时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    rho=0.5时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    rho=0.9时,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    信息素挥发因子rho对算法的影响具有双重性,当rho较小时,未被选中路径上的信息量将迅速衰减,这使搜索空间减小,算法陷入局部最优的可能性加大而算法的收敛性提高;另一方面,被选路径上的信息量增量减小,这使搜索空间增大,算法陷入局部最优的可能性减小,而算法的收敛性降低。

    实验小结:
    1、alpha越大,蚂蚁选择之前走过的路径可能性就越大,搜索路径的随机性就减弱,alpha越小,蚁群搜索范围就会减少,容易陷入局部最优;beta值越大,蚁群就越容易选择局部较短路径,这时算法的收敛速度是加快了,但是随机性不高,容易得到局部的相对最优;信息素挥发因子rho对算法的影响具有双重性,居中最佳。
    2、蚁群算法中每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境,且每个个体能够感知周围环境的实时变化,个体间通过环境进行间接地通讯,所以它可以运用于许多实例中。
    3、蚁群算法具有收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点,还待改进。

    展开全文
  • PSO-粒子群优化算法

    千次阅读 2017-03-31 10:43:22
     Step 3 选择出个体的局部最优位置向量 P b e s t i Pbesti 和种群的全局最优位置向量 G b e s t Gbest 。  Step 4 迭代设置:设置迭代次数 g m a x gmax ,并令当前迭代次数 g = 1 g=1 ;  Step 5 速度...

    PSO

    算法 粒子群优化算法 PSO

    1. 常见的群体智能优化算法分类

    常见的群体智能优化算法主要有如下几类:

      (1)蚁群算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)[1992年提出];

      (2)粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)[1995年提出](简单易于实现,也是目前应用最为广泛的群体智能优化算法);

      (3)菌群优化算法(Bacterial Foraging Optimization,简称BFO)[2002年提出];

      (4)蛙跳算法(Shuffled Frog Leading Algorithm,简称SFLA)[2003年提出];

      (5)人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,简称ABC)[2005年提出];

      除了上述几种常见的群体智能算法以外,还有一些并不是广泛应用的群体智能算法,比如萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法以及磷虾群算法等等。

    2. 粒子群优化算法思想

      粒子群优化算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的,它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使得整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得问题的最优解。我们可以利用一个有关PSO的经典描述来对PSO算法进行一个直观的描述。设想这么一个场景:一群鸟进行觅食,而远处有一片玉米地,所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里,但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米地的最佳策略,也是最简单有效的策略就是是搜寻目前距离玉米地最近的鸟群的周围区域。PSO就是从这种群体觅食的行为中得到了启示,从而构建的一种优化模型。

      在PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟,称之为“粒子”,而问题的最优解就对应为鸟群要寻找的“玉米地”。所有的粒子都具有一个位置向量(粒子在解空间的位置)和速度向量(决定下次飞行的方向和速度),并可以根据目标函数来计算当前的所在位置的适应值(fitness value),可以将其理解为距离“玉米地”的距离。在每次的迭代中,种群中的粒子除了根据自身的“经验”(历史位置)进行学习以外,还可以根据种群中最优粒子的“经验”来学习,从而确定下一次迭代时需要如何调整和改变飞行的方向和速度。就这样逐步迭代,最终整个种群的粒子就会逐步趋于最优解。

    2.1 PSO的缺点

    对于有多个局部极值点的函数,容易陷入到局部极值中,得不到正确的结果。此外,由于缺乏精密搜索方法的配合,PSO往往得不到精确的结果。再则,PSO的方法提供了全局搜索的可能,但并不能严格证明它在全局最优点上的收敛性。因此,PSO一般适用于一类高维的、存在多个局部极值点而并不需要得到很高精度的优化问题。

    2.2 PSO的优点

    • 易于描述,易于理解
    • 对优化问题定义的连续性无特殊要求
    • 只有非常少的参数需要调整
    • 算法实现简单,速度快
    • 相对其他的演化算法,只需要很少的的演化群体
    • 算法易于收敛,相比其他演化算法,只需要较少的评价函数计算次数就可以达到收敛
    • 无集中控制约束,不会因为个体的故障影响整个问题的求解,确保了系统具备很强的鲁棒性

    3. 粒子群优化算法的基本框架


    3.1 公式

    在介绍PSO的算法流程之前,我们写给出PSO中常用的迭代算子的形式。
    在D维空间中,有N个粒子:
    * Xi=(xi1,xi2,...,xin) 代表粒子 i 的位置向量
    * Vi=(vi1,vi2,...,vin)代表粒子 i 的速度向量(其中n为优化问题的维度大小)
    * 粒子i个体经历过的最好位置:pbesti=(pi1,pi2,...,piD)
    * 种群所经历过的最好位置: gbest=(g1,g2,...,g)
    通常,在第 d(1<=d<=D 的位置变化范围限定在 [Xmin,d,Xmax,d] 内。若在迭代中若 Vid , Xid 超出了边界值,则该维的速度或位置被限制为该维最大速度或边界位置。

    最早版本的粒子群优化算法的迭代算子形式如下:

    速度向量迭代公式:

    Vk+1i=Vki+C1r1(PkbestiXki)+C2r2(PkgbestXki)

    位置向量迭代公式:
    Xk+1i=Xki+rVk+1i

    其中在公式(1)中, Pbesti Gbest 分别代表粒子 i 的历史最佳位置向量和种群历史最佳位置向量。根据公式(1)可以看出,种群中的粒子通过不断地向自身和种群的历史信息进行学习,从而可以找出问题的最优解。
      但是,在后续的研究中表明,上述原始的公式中存在一个问题:公式(1)中Vi的更新太具有随机性,从而使得整个PSO算法的全局优化能力很强,但是局部搜索能力较差。而实际上,我们需要在算法迭代初期PSO有着较强的全局优化能力,而在算法的后期,整个种群应该具有更强的局部搜索能力。所以根据上述的弊端, Shi Eberhart 通过引入惯性权重修改了公式(1),从而提出了PSO的惯性权重模型:

    Vk+1id=Wk+1idVkid+C1r1(PkbestidXkid)+C2r2(PkgbestdXkid)

    Vk+1id - 第k+1次迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量
    Xk+1id - 第k+1次迭代粒子i位置矢量的第d维分量
    c1,c2 - 加速度常数,调节学习最大步长
    r1,r2 - 两个随机函数,取值范围[0, 1],以增加搜索随机性
    w - 惯性权重,非负数,调节对解空间的搜索范围

    3.2 惯性权重

    其中参数 w 称为是PSO的惯性权重(inertia weight),它的取值介于[0,1]区间,一般应用中均采取自适应的取值方法,即一开始令w=0.9,使得 PSO 全局优化能力较强,随着迭代的深入,参数 w 进行递减,从而使得PSO具有较强的局部优化能力,当迭代结束时, w=0.1 。参数 c1 c2 称为是学习因子(learn factor),一般设置为1.4961;而 r1 r2 为介于[0,1]之间的随机概率值。

    3.3 算法流程

     整个粒子群优化算法的算法框架如下:

      Step 1 种群初始化:可以进行随机初始化或者根据被优化的问题设计特定的初始化方法
      
      Step 2 计算个体的适应度(Fitness),适应度指的是目标函数的值
      
      Step 3 选择出个体的局部最优位置向量 Pbesti 和种群的全局最优位置向量 Gbest

      Step 4 迭代设置:设置迭代次数 gmax ,并令当前迭代次数 g=1

      Step 5 速度更新:根据公式 3 更新每个个体的速度向量;

      Step 6 位置更新:根据公式 2 更新每个个体的位置向量;

      Step 7 局部位置向量和全局位置向量更新:更新每个个体的 Pbesti 和种群的 Gbest

      Step 8 终止条件判断:判断迭代次数时都达到 gmax ,如果满足,输出 Gbest ;否则继续进行迭代,跳转至 Step3

      对于粒子群优化算法的运用,主要是对速度和位置向量迭代算子的设计。迭代算子是否有效将决定整个 PSO 算法性能的优劣,所以如何设计 PSO 的迭代算子是 PSO 算法应用的研究重点和难点。

    4. 对粒子群优化算法中惯性权重的认识

      参数 w 被称之为是惯性权重,顾名思义w实际反映了粒子过去的运动状态对当前行为的影响,就像是我们物理中提到的惯性。如果 w<<1 ,从前的运动状态很少能影响当前的行为,粒子的速度会很快的改变;相反, w 较大,虽然会有很大的搜索空间,但是粒子很难改变其运动方向,很难向较优位置收敛,由于算法速度的因素,在实际运用中很少这样设置。也就是说,较高的w设置促进全局搜索,较低的 w <script type="math/tex" id="MathJax-Element-216">w</script>设置促进快速的局部搜索。

    5. 粒子群优化算法举例——求解旅行商问题  

       旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题和最典型的NP难问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig等人于1959年提出的。

    下面为一个TSP问题的数据集,城市个数为51:

     1    37    52
     2    49    49
     3    52    64
     4    20    26
     5    40    30
     6    21    47
     7    17    63
     8    31    62
     9    52    33
    10    51    21
    11    42    41
    12    31    32
    13     5    25
    14    12    42
    15    36    16
    16    52    41
    17    27    23
    18    17    33
    19    13    13
    20    57    58
    21    62    42
    22    42    57
    23    16    57
    24     8    52
    25     7    38
    26    27    68
    27    30    48
    28    43    67
    29    58    48
    30    58    27
    31    37    69
    32    38    46
    33    46    10
    34    61    33
    35    62    63
    36    63    69
    37    32    22
    38    45    35
    39    59    15
    40     5     6
    41    10    17
    42    21    10
    43     5    64
    44    30    15
    45    39    10
    46    32    39
    47    25    32
    48    25    55
    49    48    28
    50    56    37
    51    30    40
    

    51个城市分布图:

    展开全文
  • DBN(深度置信网络)解析

    万次阅读 2016-12-14 22:42:01
    RBM 网络训练模型的过程可以看作对一个深层 BP 网络权值参数的初始化,使DBN 克服了 BP 网络因随机初始化权值参数而容易陷入局部最优和训练时间长的缺点.这可以很直观的解释,DBNs的BP算法只需要对权值参数空间进行一...
  • 路径规划基本介绍(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 21:30:03
    同时克服了势场法的局部最优问题。其缺点是:人的经验也不一定是完备的;输入量增多时,推理规则和模糊表会急剧膨胀 ii— 基于神经网络方法的路径规划 路径规划是感知空间到行为空间的一种映射。映射关系可以用...
  • 混合遗传算法是用粒子群位移转移的思想改变遗传...此算法不需要求解系统的伴随方程和计算梯度,整个求解过程易于实现,而且克服了梯度法容易陷入局部极值的缺点。应用实例证明混合遗传算法求解精度高于极大值原理算法。
  • 详解遗传算法(含MATLAB代码)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-29 11:30:47
    这些信息可以避免搜索一些不必要的点,从而避免陷入局部最优,逐步逼近全局最优解。 4. 使用概率搜索而非确定性规则。  传统的优化算法往往使用确定性的搜索方法,一个搜索点到另一个搜索点的转移有确定的...
  • 前端面试题(持续更新中)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-06 17:16:33
    闭包的缺点:滥用闭包函数会造成内存泄露,因为闭包中引用到的包裹函数中定义的变量都 永远不会被释放,所以我们应该在必要的时候,及时释放这个闭包函数本 2.数据类型 基本数据类型:String,Boolean,number,Null,...
  • svm

    千次阅读 2018-11-28 23:41:10
    SVM 的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用 作者:keepreder SVM有如下主要几个特点: (1) 非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射; (2) 对特征空间划分的最优超平面是SVM的...
  • 浅谈傅里叶变换、小波变换、HHT变换

    千次阅读 多人点赞 2019-08-29 12:18:42
    浅谈傅里叶变换、小波变换、HHT变换一、傅里叶变换1.1傅里叶变换介绍二、小波变换2.1小波变换正反变换公式2.2小波变换适应场景及其优缺点2.3小波变换的应用三、HHT变换3.1HHT产生的背景3.1 HHT变换介绍3.2 HHT对信号...
  • 强化学习目前存在的一些问题

    万次阅读 多人点赞 2020-07-18 23:42:21
    最近的深度强化学习(DRL)被吹的天花乱坠,强化学习本身作为一种非常普遍的范例,让大家觉得一个好的鲁棒的强化学习仿佛什么都可以做,然后又结合了深度学习的一些经验主义,让大家觉得DRL仿佛就是真正能实现通用...
  • 一、局部最小值 求解函数的梯度,当梯度值为0时,可以说该点是该函数的极大值或者极小值。当把定义域内的所有极值点都求出来,进行比较之后,最终可以确定函数在定义域内的最值。 如果函数是凸函数,那么极值点就是...
  • 图像分割综述

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 22:03:48
    图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像理解领域关注的一个热点,图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割...
  • 其中Global minimum为全局最优,Local Minimum为局部最优。 一、梯度下降 首先介绍梯度下降,梯度下降的 思想 为朝着 导数的相反反向 ,其思想为,每次沿着当前的导数方向的相反方向走一步,其步数大小取决于...
  • 一文搞懂K-means聚类算法

    千次阅读 2019-12-01 16:09:30
    上文中我们收集好四个地区用户对产品满意的特征数据值,转化为向量预先保存到文本中(关于词向量转化及其词袋模型问题,参考:决策树算法模型研究与案例分析一文)。我们加载文件并以数据矩阵形式返回数据集,代码...
  • 局部搜索算法总结

    2021-05-26 06:10:43
    局部最优问题(或叫局部峰值局部陷井):现实问题中,f在D上往往有多个局部的极值点。一般的局部搜索算法一旦陷入局部极值点,算法就在该点处结束,这时得到的可能是一个糟糕的结果。解决的方法就,目标函数差的点,被...
  • 基于SSM的校园二手交易平台的设计与实现

    万次阅读 多人点赞 2018-05-06 14:24:44
    设计的算法都是自己编写的,可能存在不是最优算法的情况。 二、设计正文 1 需求分析 建立一个用户可以自由交易的平台,通过ajax实现局部刷新,实现网站更具人性化,具有更良好的互动。以下是总体需求 1.1 通过手机...
  • 针对基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优缺点,提出一种改进的萤火虫算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用混沌序列初始化萤火虫的位置,引入动态随机局部搜索以加快算法的收敛速度;为了避免算法陷入...
  • 机器学习算法 综述(入门)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-16 21:59:28
    学习了一个学期机器学习算法,从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解,下面总结一下十大机器学习算法,从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结,如果有错误的地方,欢迎指出。 目录 1.决策树...
  • 紧接着上文优化方法总结一下优化方法是从...一、局部最小值 求解函数的梯度,当梯度值为0时,可以说该点是该函数的极大值或者极小值。当把定义域内的所有极值点都求出来,进行比较之后,最终可以确定函数在定义域内
  • 针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优...
  • 局部最优解

    千次阅读 2018-12-19 09:28:00
    当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg) 真的结束于最优点吗? 我们知道,在局部最优点附近,各个维度的导数都接近0,而我们训练模型最常用的梯度下降法...
  • 《MATLAB神经网络30个案例分析》学习笔记

    万次阅读 多人点赞 2016-09-04 20:53:31
    BP神经网络在用于函数逼近时,存在收敛速度慢和局部极小等缺点,在解决样本量少而且噪声较多问题时效果不理想。GRNN在逼近能力、分类能力和学习速度方面有优势,在数据缺乏时效果也较好,网络可以处理不稳定的数据。...
  • 遗传算法与TSP问题

    千次阅读 2019-11-19 14:26:14
    遗传算法与TSP问题 TSP问题简介 旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且...
  • 贪心策略: 思想 每一步都采取当前状态下的最优选择 从而希望推出全局最优解 ...因为没有遍历全部可能性解 只是当前这一步可以达到的局部最优解 过早做出决定 贪图眼前局部利益的最大化 没有放眼长...
  • HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别

    千次阅读 2018-10-02 01:42:51
    隐马尔科夫模型(HMM): ... 序列标注问题不仅和单个词相关,而且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关。  2、目标函数和预测目标函数不匹配:  HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预...
  • 实验中采用多种邻域操作的局部搜索local search策略尝试解决相同规模的TSP问题,并与相同局部搜索的模拟退火算法进行对比。算法结果能找出距离TSP最优解5%到10%误差的解,这比局部搜索得出的最优解要好。通过该实验...
  • 局部搜索 邻域搜索

    千次阅读 2020-01-19 20:25:53
    通常考察一个算法的性能通常用局部搜索能力和全局...局部最优问题(或叫局部峰值局部陷井):现实问题中,f在D上往往有多个局部的极值点。一般的局部搜索算法一旦陷入局部极值点,算法就在该点处结束,这时得到的可...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 24,236
精华内容 9,694
关键字:

局部最优问题的缺点