基于粒子群优化的目标分类算法

• 作者: 穆瑞辉
• 来源期刊: 新乡学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 目标分类问题 最优数据中心聚类
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机 网络 通信
• 页码范围: 277-279
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1498字
• 语种: 中文

摘要

定义一个确定聚类数 K 和初始数据中心的算法，将由算法得到的初始数据中心作为初始粒子，用粒子群优化算法寻优，获得最优数据中心；使用模糊 K-Means 算法，采用最优数据中心进行聚类。在 UCI数据集上的实验结果表明，算法能准确实现分类，具有较强的全局寻优能力和较快的收敛能力，寻优时间较少，能有效地解决目标分类问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆瑞辉	新乡学院计算机与信息工程学院	31	93	4.0	8.0