人工免疫C-均值聚类算法

• 作者: 张雷 李人厚
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 聚类算法 人工免疫 C-均值
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 页码范围: 836-839
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2005.08.013

摘要

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制,提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法. 该算法采用了新的克隆选择方法,通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率,从而可确定个体的适应值评价函数,以评价和选择个体.算法还集成了一种C-均值搜索算子,用于加快收敛速度.在聚类数目已知的情况下,所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分,与基于遗传算法的聚类方法比较,它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中.仿真结果表明,所提算法是有效性的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雷	西安交通大学系统工程研究所	55	423	10.0	19.0
3	李人厚	西安交通大学系统工程研究所	137	2708	30.0	44.0