一种改进的粒子群优化快速聚类算法

• 作者: 刘志镜 王纵虎 陈东辉
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 聚类 K均值 相异度 适应度
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 61-65,78
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2012.05.011

摘要

提出了一种改进的基于粒子群优化的快速K均值算法,有效克服了K均值算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优从而影响聚类效果等缺点.与已有的粒子群优化聚类算法相比,该算法通过对样本各维属性进行规范化,预先计算样本的相异度矩阵,提出了一种简化的粒子的编码规则,基于相异度矩阵进行粒子群优化K均值聚类,在保证聚类效果的基础上,有效降低了计算的复杂度.在多个UCI数据集上的实验结果表明,该算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志镜	西安电子科技大学计算机学院	85	1241	20.0	31.0
2	陈东辉	西安电子科技大学计算机学院	5	63	4.0	5.0
3	王纵虎	西安电子科技大学计算机学院	5	63	4.0	5.0