一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法

• 作者: 罗可 陈阳
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-medoids 禁忌搜索算法 粒计算 最大距离积
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程#
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5192字
• 语种: 中文

摘要

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。通过仿真试验论证了该算法具有较高的效率和准确率以及较强的稳定性。

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	陈阳	长沙理工大学计算机与通信工程学院	32	202	9.0	12.0