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基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究  
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【英文篇名】 Mixed K-harmonic means clustering algorithm with improved gravitational search
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【作者】 王彩霞;
【英文作者】 Wang Caixia; School of Science; Xi'an Polytechnic University;
【作者单位】 西安工程大学理学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 混合K-调和均值聚类; KHM算法; 改进引力搜索算法; 全局搜索能力;
【英文关键词】 K-harmonic mixing means clustering; KHM algorithm; improved gravitational search algorithm; global search capability;
【摘要】 为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-means聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好的效果。
【英文摘要】 In order to solve the clustering algorithm is easy to fall into local optimum,and enhanced global search ability clustering algorithm based on gravitational KHM algorithm and improved search algorithm,this paper proposed a mixed K-harmonic means clustering algorithm. G-KHM KHM algorithm had the advantage of fast convergence,but for the KHM algorithm was easy to fall into local optimal solution,after initializing the data center at the start of the search cluster search algorithm used an object-gravity diver...
【基金】 陕西省教育厅自然科学基金资助项目(12JK0557)
【更新日期】 2016-01-20
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 0引言聚类是将抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程,在每个簇中的对象是相似的,聚类技术已经成为诸如模式识别、目标跟踪、机器学习、数据挖掘等许多应用领域的重要研究方向[1,2]。其中,K均值(KM)算法是最普遍和广泛使用的聚类算法,在处理大量数据时其具有优越的

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