一种改进的遗传聚类算法

• 作者: 王波 陆林花
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 聚类分析 K-means算法
• 年，卷（期）: 2007,（21）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.21.052

摘要

给出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法.传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,容易陷入局部最优值.基本的基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法,但是其局部搜索能力较差,收敛速度慢.针对这两个方法所存在的问题,提出了一种改进的聚类算法.该方法结合了两个方法的优点,引入了K-means操作,再用遗传算法进行优化,并且在该方法中改进了遗传算法中的交叉算子,大大提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波	重庆大学计算机学院	86	951	17.0	27.0
2	陆林花	重庆大学计算机学院	1	65	1.0	1.0