一种基于协同进化方法的聚类集成算法

• 作者: 张广江 董红斌 逄锦伟 韩启龙
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 聚类集成 粒子群优化算法 遗传算法 协同进化 协同聚类集成
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.095

摘要

针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题，将集成学习技术应用于聚类算法中，集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法，粒子群算法保证算法快速收敛，遗传算法全局搜索扩大搜索范围，提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个 UCI 数据集上进行试验验证，结果表明该算法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩启龙	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	32	208	8.0	13.0
2	董红斌	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	36	277	9.0	15.0
3	逄锦伟	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	2	11	1.0	2.0
4	张广江	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0