基于免疫粒子群的K均值聚类算法

• 作者: 刁心薇 王纯杰 董小刚
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: K均值 聚类 粒子群 免疫
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 165-168
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2008.03.041

摘要

粒子群算法是一类高效求解连续函数优化的随机搜索算法,在K均值聚类算法中得到广泛应用,但是在群体进化后期容易陷入局部极值,针对算法缺点,提出了一个新的聚类算法--基于免疫过程的粒子群K均值聚类算法,并将此算法与K均值聚类算法和粒子群K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效的克服传统的K均值聚类陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于粒子群的K均值聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董小刚	长春工业大学基础科学学院	87	533	10.0	20.0
3	王纯杰	长春工业大学基础科学学院	42	104	5.0	8.0
6	刁心薇	吉林大学商学院	1	11	1.0	1.0