基于混合粒子群优化算法的聚类分析

• 作者: 杨久俊 滕姿 邓辉文
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 遗传算法 混沌优化 聚类分析 逃逸算子
• 年，卷（期）: 2008,（22）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 5820-5823
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4053字
• 语种: 中文

摘要

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓辉文	西南大学计算机与信息科学学院	34	339	12.0	17.0
5	杨久俊	苏州科技学院传媒与视觉艺术学院	15	34	4.0	5.0
6	滕姿	西南大学计算机与信息科学学院	4	81	4.0	4.0