进化聚类

进化算法和 AP 聚类的组合，听起来是不是有点黑科技那味儿？这个叫进化吸引子传播 AP 聚类算法的东西，确实挺有意思的。它不是简单叠加两种技术，而是把遗传算法、粒子群优化这类优化手段和Affinity Propagation聚类算法揉在了一起，能有效避免 AP 卡在局部最优的问题，聚得更准，分得更稳。 初始化用的是一组随机种群，每个个体都是个潜在的聚类中心。计算相似度矩阵，再做责任和可用性消息传递，说白了就是“我适不适合当中心”和“我觉得你适不适合当中心”的互相喊话过程。挺像民主投票，但背后逻辑更复杂。 更新适应度后就是进化操作了，经典套路：选择、交叉、变异全上，挺适合你做一些自适应聚类实验。

详细内容请查看以下链接：http://yarpiz.com/64/ypml101-evolutionary-clustering

进化算法（EAs）是通过模拟自然进化过程寻找全局最优解的算法。它包括遗传算法（GAs）、粒子群优化（PSO）等具体实现，利用变异、交叉、选择等操作迭代优化目标函数。

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

多目标优化里头，NSGA-II 算法还挺经典的，属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化，比如非支配排序快了不少，速度快，代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰，结果更稳，收敛也更快。 精英策略的引入挺关键，防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子，如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿，这点能帮你节省不少调参时间。 拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径，麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序，你不用再关心那些参数细节，个体分布也更均匀，结果看起来就舒服多了。 资源是打包好的NSGA-II.zip，里面代码结

本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码，涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法，并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集，经过验证可直接运行，生成多种评估指标如IGD值。

详细探讨了多目标优化领域的关键内容，涵盖了NSGA2、NSGA3、MOEA等重要方法，介绍它们在解决多目标优化问题中的应用和优势。

运用反向学习模型的最新多目标进化算法，在优化问题领域取得突破性的进展。

基于进化策略，提供了一种自适应版本，优化非线性函数。了解详情，请访问：http://www.scholarpedia.org/article/Evolution_strategies 。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用