新的混合小生境鱼群聚类算法

• 作者: 王培崇 钱旭 雷凤君
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 人工鱼群算法 小生境 排挤机制 聚集因子 算法融合
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2189-2192
• 分类号: TP311.13|TP183
• 字数: 4554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02189

摘要

针对K-Means算法对于初始K值较敏感和容易过早收敛的问题,提出基于人工鱼群机制的K-Means聚类算法(NAFS).首先,利用先验知识随机产生待求解问题的若干个聚类中心,组成一个鱼群环境；其次,利用鱼群个体的协作、竞争机制寻找满意的结果.鉴于人工鱼群算法后期容易陷入局部最优,根据鱼群聚集度引入小生境算法,改善种群的多样性,提高了算法的求解精度.在KDDCUP99数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的聚类精度,适用于高维数据的聚类问题.