基于遗传聚类算法的出行行为分析

• 作者: 隽志才 鲜于建川
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类分析 遗传算法 K中心点聚类 活动模式
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 836-839
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.03.010

摘要

针对K中心点聚类算法对分类数据聚类的有效性和遗传算法良好的自组织、自适应和自学习能力,提出了基于遗传聚类算法的出行行为分析方法.该方法采用整数编码,用活动模式间的匹配度度量模式对象之间的相异度,以各活动模式与最近聚类中心点之间相异度的总和为适应度函数,探讨了K中心聚类与遗传算法相结合完成分类对象聚类分析的方法;通过算法在不同数据量和不同参数设定下仿真结果的比较,提出了关键参数的推荐值.研究表明,新方法不仅能很好地解决孤立点和局部最优的问题,同时还提高了算法的收敛速度,降低了计算成本,能很好地解决分类数据的聚类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隽志才	上海交通大学安泰经济与管理学院	109	1945	22.0	39.0
2	鲜于建川	上海交通大学安泰经济与管理学院	13	138	7.0	11.0