群体优化算法---蜂群优化算法应用于数据挖掘

先容

蜂群优化算法（Bee Algorithm, BA）及其变种主要模拟蜜蜂的觅食行为，以办理复杂的优化问题。这类算法通过蜜蜂之间的信息交换和协作来探索解空间，探求全局最优解。主要应用于参数优化，结构优化，机器学习，数据挖掘等各个领域。
本文示例

本文将应用于数据挖掘，来办理聚类问题
代码

bee_algorithm_clustering

1. function bee_algorithm_clustering(data, num_clusters, num_bees, num_iterations, elite_bees, selected_bees, patch_size)
3.     % data: 输入的数据集 (rows: samples, columns: features)
4.     % num_clusters: 聚类数
5.     % num_bees: 总蜜蜂数量
6.     % num_iterations: 最大迭代次数
7.     % elite_bees: 精英蜜蜂数量
8.     % selected_bees: 选定蜜蜂数量
9.     % patch_size: 搜索邻域大小
11.     % 初始化蜜蜂群
12.     [num_samples, num_features] = size(data);
13.     bees = initialize_bees(num_bees, num_clusters, num_features);
14.    
15.     % 计算每只蜜蜂的适应度
16.     fitness = evaluate_bees(bees, data);
17.    
18.     for iter = 1:num_iterations
19.         % 排序蜜蜂根据适应度
20.         [fitness, idx] = sort(fitness);
21.         bees = bees(idx, :);
22.         
23.         % 搜索精英蜜蜂邻域
24.         for i = 1:elite_bees
25.             new_bees = local_search(bees(i, :), patch_size, num_clusters, num_features);
26.             new_fitness = evaluate_bees(new_bees, data);
27.             
28.             % 选择适应度更好的蜜蜂
29.             [best_new_fitness, best_idx] = min(new_fitness);
30.             if best_new_fitness < fitness(i)
31.                 bees(i, :) = new_bees(best_idx, :);
32.                 fitness(i) = best_new_fitness;
33.             end
34.         end
35.         
36.         % 搜索选定蜜蜂邻域
37.         for i = (elite_bees+1):selected_bees
38.             new_bees = local_search(bees(i, :), patch_size, num_clusters, num_features);
39.             new_fitness = evaluate_bees(new_bees, data);
40.             
41.             % 选择适应度更好的蜜蜂
42.             [best_new_fitness, best_idx] = min(new_fitness);
43.             if best_new_fitness < fitness(i)
44.                 bees(i, :) = new_bees(best_idx, :);
45.                 fitness(i) = best_new_fitness;
46.             end
47.         end
48.         
49.         % 更新其余蜜蜂位置
50.         for i = (selected_bees+1):num_bees
51.             bees(i, :) = initialize_bees(1, num_clusters, num_features);
52.             fitness(i) = evaluate_bees(bees(i, :), data);
53.         end
54.         
55.         % 输出当前最优适应度
56.         disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(fitness(1))]);
57.     end
58.    
59.     % 输出最优聚类中心
60.     best_bee = reshape(bees(1, :), num_clusters, num_features);
61.     disp('Best Cluster Centers:');
62.     disp(best_bee);
63.    
64.     % 绘制聚类结果
65.     distances = pdist2(data, best_bee);
66.     [~, assignments] = min(distances, [], 2);
67.     figure;
68.     hold on;
69.     colors = lines(num_clusters);
70.     for k = 1:num_clusters
71.         scatter(data(assignments == k, 1), data(assignments == k, 2), 36, colors(k, :), 'filled');
72.         scatter(best_bee(k, 1), best_bee(k, 2), 100, colors(k, :), 'x', 'LineWidth', 2);
73.     end
74.     title('聚类结果');
75.     xlabel('Feature 1');
76.     ylabel('Feature 2');
77.     hold off;
78. end
80. function bees = initialize_bees(num_bees, num_clusters, num_features)
81.     % 随机初始化蜜蜂位置
82.     bees = rand(num_bees, num_clusters * num_features);
83. end
85. function fitness = evaluate_bees(bees, data)
86.     % 评估每只蜜蜂的适应度 (SSE)
87.     [num_bees, ~] = size(bees);
88.     [num_samples, ~] = size(data);
89.     num_clusters = size(bees, 2) / size(data, 2);
90.     fitness = zeros(num_bees, 1);
91.    
92.     for i = 1:num_bees
93.         centers = reshape(bees(i, :), num_clusters, size(data, 2));
94.         distances = pdist2(data, centers);
95.         [~, assignments] = min(distances, [], 2);
96.         fitness(i) = sum(sum((data - centers(assignments, :)).^2));
97.     end
98. end
100. function new_bees = local_search(bee, patch_size, num_clusters, num_features)
101.     % 局部搜索生成新蜜蜂
102.     new_bees = repmat(bee, patch_size, 1);
103.     perturbations = randn(patch_size, num_clusters * num_features) * 0.1;
104.     new_bees = new_bees + perturbations;
105. end

复制代码

说明

bee_algorithm_clustering 函数：该函数是蜂群优化算法的主函数，用于执行聚类使命。
data：输入的数据集。
num_clusters：要找到的聚类中心的数量。
num_bees：蜜蜂总数。
num_iterations：最大迭代次数。
elite_bees：精英蜜蜂的数量。
selected_bees：选定蜜蜂的数量。
patch_size：搜刮邻域的大小。
初始化蜜蜂群：利用随机位置初始化蜜蜂
评估适应度：利用均方偏差（SSE）评估每只蜜蜂的适应度
局部搜刮：对精英蜜蜂和选定蜜蜂进行局部搜刮，天生新的蜜蜂并评估其适应度
更新蜜蜂位置：根据适应度更新蜜蜂的位置
输出结果：输出最佳聚类中心
利用以下代码天生数据集，然后生存名为run_bee_algorithm_clustering，运行

1. % 生成数据集
2. rng(1); % 设置随机种子以便重复实验
3. num_samples_per_cluster = 50;
4. cluster1 = bsxfun(@plus, randn(num_samples_per_cluster, 2), [2, 2]);
5. cluster2 = bsxfun(@plus, randn(num_samples_per_cluster, 2), [-2, -2]);
6. cluster3 = bsxfun(@plus, randn(num_samples_per_cluster, 2), [2, -2]);
8. data = [cluster1; cluster2; cluster3];
10. % 绘制数据集
11. figure;
12. scatter(data(:, 1), data(:, 2), 'filled');
13. title('原始数据集');
14. xlabel('Feature 1');
15. ylabel('Feature 2');
17. % 参数设置
18. num_clusters = 3;
19. num_bees = 50;
20. num_iterations = 100;
21. elite_bees = 5;
22. selected_bees = 15;
23. patch_size = 10;
25. % 运行蜂群优化算法进行聚类
26. bee_algorithm_clustering(data, num_clusters, num_bees, num_iterations, elite_bees, selected_bees, patch_size);

复制代码

说明

天生数据集：天生一个包含三类数据点的二维数据集
结果

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