一种基于动态遗传算法的聚类新方法

• 作者: 何宏 谭永红
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 遗传算法 动态选择 变异
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 254-259
• 分类号: TP18
• 字数: 4654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.02.008

摘要

如何确定聚类数目一直是聚类分析中的难点问题.为此本文提出了一种基于动态遗传算法的聚类新方法,该方法采用最大属性值范围划分法克服划分聚类算法对初始值的敏感性,并运用两阶段的动态选择和变异策略,使选择概率和变异率跟随种群的聚类数目一致性变化,先进行不同聚类数目的并行搜索,再获取最优的聚类中心.七组数据聚类实验证明该方法能够实现数据集最佳划分的自动全局搜索,同时搜索到最佳聚类数目和最佳聚类中心.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭永红	上海师范大学信息与机电工程学院	35	292	8.0	16.0
2	何宏	上海师范大学信息与机电工程学院	21	328	9.0	17.0