fitness.asv

最基本的粒子群算法实现的数据聚类

function result=fitness(x,s,D,K)
%计算粒子x的适应度
dis=0;    %各个样本到该粒子代表的中心的距离之和
temp=zeros(3,4);
temp(1,1:4)=x(1:4);
temp(2,1:4)=x(5:8);
temp(3,1:4)=x(9:12);
r(150)=0;   %记录每个样本属于哪个类
%根据当前位置将每个样本按最小距离原则分配给K个聚类中心  
for i=1:150
    for j=1:K
        d(j)=Distance(s(i,:),temp(j,1:4),D);
    end
    r(i)=Min(d);      %将样本分配给距离最小的中心
end

for i=1:150
    dis=dis+Distance(temp(r(i),1:4),s(i,:),D);
end

result=dis;    %适应度函数