基于免疫粒子群优化的聚类算法

• 作者: 吕士颖 王晓东 郑晓鸣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 免疫粒子群优化 K均值 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 179-181,184
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.15.065

摘要

K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值.该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法.实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕士颖	福州大学数学与计算机学院	4	32	3.0	4.0
2	郑晓鸣	福州大学数学与计算机学院	4	38	3.0	4.0
3	王晓东	福州大学数学与计算机学院	66	432	14.0	17.0