基于差分进化计算的K-Modes聚类算法

• 作者: 刘希玉 王洪波
• 来源期刊: 高性能计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化计算 进化算法 K-Modes 优化 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 高性能计算热点技术
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

首先就差分进化计算和K-Modes聚类算法进行了概述,分析了两种算法各自的特点和运算步骤.K-Modes聚类算法是对传统的K-Means算法的扩充,因此也具有对初始聚类中心的选择敏感,存在容易陷入局部最优解的缺点.差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,把差分进化算法引入到K-Modes聚类算法中,克服了K-Modes聚类算法的上述缺点.利用差分进化算法较好地解决了聚类中心属性的优化问题.通过对应的实验表明,基于差分进化计算的K-Modes聚类算法取得了更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘希玉	山东师范大学管理科学与工程学院	233	2140	21.0	36.0
2	王洪波	山东师范大学管理科学与工程学院	3	6	2.0	2.0