粒子群聚类算法综述

• 作者: 向阳 吴朔桐 李峻金 芦英明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类分析 群智能 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 4423-4427
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.12.006

摘要

聚类分析是数据挖掘的重要技术之一,它能够通过无监督的学习过程发现隐藏的模式,具有独立发现知识的能力.对现有文献中基于粒子群优化算法的聚类分析技术作了全面的介绍,对几种主要的粒子群聚类算法的基本原理及其特点进行了总结,并分析比较了它们的优点和不足,概述了粒子群聚类算法的常见应用领域;最后探讨了粒子群聚类算法进一步的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向阳		16	111	4.0	10.0
2	李峻金		3	82	3.0	3.0
3	芦英明		2	78	2.0	2.0