基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

• 作者: 吉欢 徐庆征 王磊
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 粒子群优化算法 动态聚类 收敛性
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 390-394
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 5020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2008.04.002

摘要

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值.将粒子群优化算法与模糊C-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法.该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法.利用聚类理论中的经验规则kmax≤n 来确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度.两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	西安理工大学计算机科学与工程学院	62	396	12.0	17.0
2	吉欢	西安理工大学计算机科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
3	徐庆征	西安理工大学计算机科学与工程学院	7	60	3.0	7.0