基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类研究

• 作者: 任军号 吉沛琦 耿跃
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 K-Means算法 K-Means变异算子 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（29）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信号处理
• 页码范围: 151-153,221
• 分类号: TP391
• 字数: 4336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.29.043

摘要

遗传算法具有良好的全局搜索能力,但有过早收敛和过慢结束的缺点.K-Means算法具有很强的局部搜索能力,但算法有对初始聚类中心敏感而易陷入局部最优解.针对上述问题,提出了基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与遗传算法的全局寻优搜索能力相结合,在遗传算法中引入K-Means变异算子,采用符号编码、自适应变异、最优个体保留策略的混合遗传算法.仿真实验表明,该算法有效克服了遗传算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任军号	西北工业大学自动化学院	19	184	8.0	13.0
2	吉沛琦	西北工业大学自动化学院	3	47	2.0	3.0
3	耿跃	西北工业大学自动化学院	3	47	2.0	3.0