基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类

• 作者: 唐槐璐 须文波 龙海侠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类 基于量子行为的微粒群优化算法 新的度量
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.11.013

摘要

在PSO聚类算法的基础上,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类.QPSO算法不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛.PSO与QPSO算法的不同在于聚类中心的进化上,实验中用到四个数据集比较的结果,证明了QPSO优于PSO聚类方法.在聚类过程中使用了一种新的度量代替Euclidean标准,实验证明了新的度量方法比Euclidean标准更具有健壮性,聚类的结果更精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	龙海侠	江南大学信息工程学院	9	88	5.0	9.0
3	唐槐璐	江南大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0