多种群协同进化的K-means聚类算法

• 作者: 曲建华 邵增珍
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多种群 微粒群算法 K均值算法 协同进化
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 122-126
• 分类号: TP391
• 字数: 3816字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2010.03.023

摘要

针对K均值聚类算法易陷入局部最小的缺点,提出了一种多种群协同进化的微粒群和K均值混合聚类算法,它将整个种群分解为多个子种群,各子种群独立进化,周期性地更新共享信息.同时将此算法与现有的基于遗传算法的K均值聚类算法进行了比较.实验结果证明,该算法能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,同时全局收敛能力优于基于遗传算法的K均值聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵增珍	山东师范大学信息科学与工程学院	60	455	12.0	18.0
2	曲建华	山东师范大学管理与经济学院	11	22	2.0	4.0