信息素更新
对信息素矩阵进行更新，更新方法为
新值为原信息素值乘以(1 - rho)，rho为信息素蒸发率，在加上最小偏差值的倒数。
for i = 1 : N
tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F;
信息数更新之后，再根据新的信息数矩阵，判断路径。进行迭代运算。直到达到最大迭代次数，或偏离误差达到要求值。
2022-04-23 16:24:07
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模糊C均值聚类，包含200名用户RFM真实行为数据表格，本案例通过模糊C均值聚类，将200名用户聚类成所设定类别数目，通过指定迭代次数，查找cluster_table变量查看用户所属类别
2022-04-20 08:41:52
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AGNES和DIANA算法
AGNES (AGglomerative NESting)算法最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。
DIANA (DIvisive ANAlysis)算法是上述过程的反过程，属于分裂的层次聚类，首先将所有的对象初始化到一个簇中，然后根据一些原则（比如最大的欧式距离），将该簇分类。直到到达用户指定的簇数目或者两个簇之间的距离超过了某个阈值。
2022-04-18 21:33:45
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整理包括聚类模型，粒子群，马尔可夫，模拟退火，插值，博弈论，排队论，微分方程，灰色预测等共30个模型的优秀论文，整理不易
2022-04-18 09:08:16
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