一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

• 作者: 尹鹏飞 张晓丹
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 遗传算法K-means算法
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 43-45,53
• 页数: 4页
• 分类号: TP311|TP183
• 字数: 2622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2009.06.011

摘要

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓丹	吉首大学数计学院	19	41	4.0	6.0