一种新的基于粒子群算法的聚类方法

• 作者: 杨静宇 高尚
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 聚类问题 优化
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: O22|TP301.6
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2006.z1.016

摘要

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题.对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置.对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术系	623	11098	50.0	74.0
2	高尚	江苏科技大学电子信息学院	159	1624	18.0	34.0