融合并行混沌萤火虫算法的K-调和均值聚类

• 作者: 周治平 张道文 朱书伟
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-调和均值 局部最优 萤火虫算法 聚类 并行混沌优化 混沌局部搜索 映射模型 种群多样性
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 872-880
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 7473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992.tis.201505043

摘要

针对K-调和均值算法易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进萤火虫算法(firefly algorithm, FA)的K-调和均值聚类算法. 将基于FA的粗搜索与基于并行混沌优化FA的精细搜索相结合,其中精细搜索部分首先通过FA搜索到当前最优解及次优解,然后通过改进的logistic映射与并行混沌优化策略产生混沌序列在其附近直接搜索,以增强算法的寻优性能. 最终,将这种改进的FA用于K-调和均值算法聚类中心的优化. 实验结果表明:该算法不但对几种测试函数具有更高的搜索精度,而且对6种数据集的聚类结果均有一定的改善,有效地抑制了K-调和均值算法陷于局部最优的问题,提高了聚类准确性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周治平	江南大学物联网工程学院	105	522	11.0	16.0
2	张道文	江南大学物联网工程学院	4	36	4.0	4.0
3	朱书伟	江南大学物联网工程学院	4	63	4.0	4.0