基于免疫算法的非监督克隆选择聚类算法研究

• 作者: 韦灵
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 克隆选择算法 聚类 多目标优化 K-MEANS算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13

摘要

在详细分析克隆选择算法的基础上,提出非监督克隆选择聚类算法。该算法是数据驱动的自适应调整其参数,它对数据进行分类的操作尽可能快,改善过早收敛的问题,提高数据聚类的速度。通过使用一些人工和现实生活中的数据集,比较非监督克隆选择聚类算法与著名的K-means算法之间的性能优劣。实验结果表明,该算法不仅解决K-means算法需事先确定的类数K和在次佳值卡住的缺点,而且在功能上比传统的K-means分类算法具有较高的分类精度和更高的可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦灵	广西科技大学鹿山学院电气与计算机工程系	28	49	4.0	6.0