一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法

• 作者: 杨志 罗可
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-me doids算法 粒子群算法 相异度矩阵 粗糙集 记忆技术
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0271

摘要

针对K-me doids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足，提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力，通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码，引入粗糙集理论处理边界模糊数据，并利用记忆技术对K-medoids的迭代过程进行优化，降低算法的复杂度。通过对UCI中的Iris、Mushroom数据集测试，该算法的准确率提高，运行时间减少。

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	杨志	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	23	2.0	2.0