一种基于粒子群的聚类算法

• 作者: 姚丽娟 孟颖 罗可
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 K-中心点算法 密度初始化 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 150-153,175
• 分类号: TP301
• 字数: 3770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.13.032

摘要

针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法.该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内.通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题.实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗可	长沙理工大学计算机与通信工程学院	92	1085	16.0	28.0
2	孟颖	长沙理工大学计算机与通信工程学院	9	120	6.0	9.0
3	姚丽娟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	5	88	4.0	5.0