Quasi-Newton Method Quasi-Newton Method每一步计算过程中仅涉及到函数值和函数梯度值计算,这样有效避免了Newton Method中涉及到的Hessian矩阵计算问题.于Newton Method不同的是Quasi-Newton Method在每点处构建一个如下的近似模型: 从上面的近似模型我们可以看出,该模型用B_k代替了Newton Method中近似模型中涉及到的Hessian矩阵.因此Quasi-Newton Method中方向计算公式如下所示: (2

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 转载须注明出处:http://www.codelast.com/ 在最优化领域,有几个你绝对不能忽略的关键词:拟牛顿.DFP.BFGS.名字很怪,但是非常著名.下面会依次地说明它们分别“是什么”,“有什么用” 以及 “怎么来的”. 但是在进入正文之前,还是要先提到一个概念上的区别,否则将影响大家的理解:其实DFP算法.B

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

Alpha图形叠加算法Matlab+Verilog实现 1.1. Alpha算法的研究 Alpha通道是一个8位的灰度通道,该通道用256级灰度来记录图像中的透明度信息,定义透明.不透明和半透明区域,其中黑表示全透明,白表示不透明,灰表示半透明[15]. 半透明混合算法目前在常用到的算法是AlphaBlend.其算法如下:假设一幅图象是A,另一幅透明的图象是B,那么透过B去看A,看上去的图象C就是B和A的混合图象,设B图象的透明度为alpha(取值为0-1,1为完全透明,0为完全不透明).Alp

一.牛顿法 对于优化函数\(f(x)\),在\(x_0\)处泰勒展开, \[f(x)=f(x_0)+f^{'}(x_0)(x-x_0)+o(\Delta x) \] 去其线性部分,忽略高阶无穷小,令\(f(x) = 0\)得: \[x=x_0-\frac{f(x_0)}{f^{'}(x_0)} \] 得牛顿法迭代公式: \[x^{k+1}=x^k-\frac{f(x^k)}{f^{'}(x^k)} \] 对于最优化问题 令导数等于零,得最优解,所以迭代公式为 \[x^{k+1}=x^k-\fra

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下用matlab实现蚁群算法:   %蚂蚁算法test   %用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法   clc clear   %参数 alpha = 1 ;                               %信息素指数 beta = 5  ;                                %启发指数 rho = 0.5 ;                    

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

看完CSDN上结构之法,算法之道的支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837     参考了台湾的林智仁教授写了一个封装SVM算法的libsvm库,下载地址: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,此外下载了一份libsvm的注释文档,下载地址: http://www.pami.sjtu.edu.cn/people/gpliu/document

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序,请尊重原作者劳动,引用时请注明出处. 我经过改动添加了凝视,已经执行过,无误, function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主

弗洛伊德(Floyd)算法是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引入一个矩阵S,矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离. 假设图G中顶点个数为N,则需要对矩阵S进行N次更新.初始时,矩阵S中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值:如果i和j不相邻,则a[i][j]=∞

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止. 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点s

在最优化算法研究中按时间先后顺序出现了许多算法包括如下几种,这里介绍下他们的全称和英文名称: 1.最速下降法(Gradient descent) 2.牛顿法(Newton method) 3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4.拟牛顿法(Quasi-Newton),其有很多变种: (1)DFP(Davidon.Fletcher.Powell三人的首字母) (2)BFGS(布罗依丹(Broy-den,C. G.)以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Gold

% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程: % 完成16QAM信号的调制解调: % 基带信号符号速率 ps ＝1Mbps: % 成形滤波器的滚降因子 a=0.8: % 载波信号频率fc=2MHz : % 采样频率 Fs=8MHz : % 绘制16QAM信号的频谱及时域波形: % 采用相干解调法仿真其解调过程: % 绘制解调前后的基带信号时域波形: % 将原始基带数据.QAM已调数据.滤波器系数写入相应的文本文件中. clc; close all; ps=1*10^6; %码速率为1MHz a

以K-means算法为例,实现了如下功能 自动生成符合高斯分布的数据,函数名为gaussianSample.m 实现多次随机初始化聚类中心,以找到指定聚类数目的最优聚类.函数名myKmeans.m 自动寻找最佳聚类数目,函数名称besKmeans.m,并绘制了拐点图(L图) gaussianSample.m function [data] = gaussianSample(n,m,mu,sigma,sigma1) % 生成n个符合多元高斯分布的样本 % data = gaussianSample

ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树.ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美分类训练样例. ①对当前样本集合,计算所有属性的信息增益: ②选择信息增益最大的属性作为测试属性,把测试属性取值相同的样本划为同一个子样本集: ③若子样本集的类别属性只含有单个属性,则分支为叶子节点,判断其属性值并标上相应的符号,然后返回调用处:否则对子样本集递归调用

Excel  exp12_3_2.xls内容: ANT_VRP函数: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %% L_ave 各代平均距离 %% Shortest_Route 最短路径 %% Shortest_Length 最短路径长度 %

Excel表exp12_3_1.xls中数据为: clc clear all [xdata,textdata]=xlsread('exp12_3_1.xls'); %加载20个城市的数据,数据按照表格中的位置保存在Excel文件exp12_3_1.xls中 x_label=xdata(:,2); %第二列为横坐标 y_label=xdata(:,3); %第三列为纵坐标 C=[x_label y_label]; %坐标矩阵 n=size(C,1); %n表示城市个数 D=zeros(n,n);