聚类分析 | Matlab实现基于NNMF+DBO+K-Medoids的数据聚类可视化

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基本介绍

NNMF+DBO+K-Medoids聚类，蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids
非负矩阵分解（NNMF）、蜣螂优化算法（DBO）、以及K-Medoids聚类。下面我将分别解释这些概念，然后讨论如何将它们结合起来使用。

非负矩阵分解（NNMF）：
非负矩阵分解是一种线性代数技术，用于将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。这种方法在数据分析和机器学习中很有用，因为它可以揭示数据的潜在结构，同时保持数据的非负性。
蜣螂优化算法（DBO）：
蜣螂优化算法是一种模拟自然界中蜣螂觅食行为的优化算法。它通常用于解决优化问题，如函数优化、参数调整等。通过模拟蜣螂的滚动行为和路径选择，该算法能够在复杂空间中寻找最优解。
K-Medoids聚类：
K-Medoids聚类是一种基于原型的聚类方法，它选择数据集中的实际观测值作为聚类中心（即medoids）。与K-Means聚类不同，K-Medoids使用数据集中的实际点作为聚类中心，而不是计算得到的平均值。这使得K-Medoids对噪声和异常值更加鲁棒。
结合使用：
将NNMF、DBO和K-Medoids聚类结合起来使用可能涉及以下步骤：

数据预处理：首先，你可以使用NNMF对原始数据进行预处理，以提取数据的潜在结构或特征。这有助于降低数据的维度并减少噪声。
参数优化：然后，你可以使用DBO算法来优化K-Medoids聚类的参数，如聚类数量K和medoids的选择。通过模拟蜣螂的觅食行为，DBO可以帮助你找到这些参数的最优值。
聚类分析：最后，使用优化后的参数，你可以应用K-Medoids聚类算法对数据进行聚类分析。这将根据数据的内在结构和特征将数据划分为不同的组或类别。
需要注意的是，这种组合方法的具体实现细节可能因应用场景和数据特性的不同而有所变化。你可能需要根据你的具体需求和数据特点来调整和优化这个流程。此外，还需要注意算法的计算复杂度和性能，以确保在实际应用中能够高效地处理大规模数据集。

程序设计

完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现基于nnmf+DBO+K-Medoids的数据聚类可视化。

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