2.各个数据根据他们到每个聚类中心的距离选择中心最近的聚类分配到其中。3.重新计算各个聚类中的所有数据的平均值，并将得到的结果作为新的中心；1.在数据集中随机选择K个数据用来做K个聚类的初始中心。4.重复上述操作直至。

本文介绍了两种多目标优化方法：ε约束法和理想点法。ε约束法通过将次要目标转化为约束条件（设定阈值ε），保留一个主要目标进行优化，通过调整ε值探索Pareto最优解。理想点法则先计算各单目标的最优解（理想点），再构造评价函数寻找最接近理想点的解。两种方法均通过MATLAB代码实现，分别解决了利润最大化和污染最小化的多目标优化问题，展示了不同优化策略的实际应用。

TSP问题（旅行商问题）是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。下面用模拟退火算法解决该问题。

先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集中，使得下次采用时该样本扔有可能被选中，这样经过多次随机采样操作，我们得到含有全部样本的采样集，初始数据集中有的样本多次出现，有的则从未出现。用Pearson相关性分析模型计算出各指标与洪水发生概率的相关性系数，相关性系数越高的与洪水发生概率的相关性越大。3.递归构建决策树并计算特征重要性，找到特征重要性最大的指标为与洪水发生概率具有强相关性

PCA的思想是将n维特征映射到m维上（m<n），这m维是全新的正交特征，称为主成分，这m维的特征是重新构造出来的，不是简单的从n维特征中减去n-m维特征。：计算自变量和因变量的协方差矩阵，通过迭代算法（如NIPALS算法）提取出第一组主成分，这组主成分既能反映自变量的变化趋势，又能反映因变量的变化趋势。：对剩余的自变量残差继续提取新的主成分，并进行回归，直到满足预定的停止准则（如累计解释变异率达到

TSP问题（旅行商问题）是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。下面用蚁群算法解决该问题。

决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。以Fisher 1936 年的鸢尾花数据为例，构建决策树。对比测试数据的预测值与实际值确定该决策树的精准度。

前向传播：输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层，经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。隐藏层到输出层的映射可以视为一个线性系统，通过最小二乘法方法求解该线性系统的最优解。利用广义逆矩阵计算隐藏层到输出层的连接权重，使得最后的输出结果尽可能接近目标值。下面matlab代码使用极限学习机对光谱数据进行回归分析，对样本数据进行预测。随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值。

给定一个函数表达式求其最值。用遗传算法解决该问题。

循环神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成。输入层接受传入数据；隐藏层既接收当前时刻的输入，也接收上一时刻隐藏层的状态作为额外输入，这种结构允许RNN对序列中的每个元素执行相同的操作，同时保持一个“记忆”状态，这个状态会随着序列的推进而更新；输出层基于隐藏层的状态生成输出。这样的设计使LSTM能够在长时间跨度内保留重要的信息，同时也能够选择性地忘记不相关的信息。的方法，按照标准的反向传播算法进行权重