基于局部集成和克隆选择的多目标聚类算法

• 作者: 刘晓斐 曹萌萌 郭晓磊
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标聚类 局部集成 克隆选择 聚类类数 种群进化
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 2234-2238
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.08.044

摘要

多目标聚类过程中会产生一些明显不合理的解，影响最终划分结果以及聚类类数的判断。为此，提出一种基于局部集成和克隆选择的多目标聚类算法。在聚类过程中周期性的将聚类解集划分为若干邻域，对每个邻域进行局部集成操作，剔除各个类数下的不合理划分；利用克隆选择算法的思想构建3种变异算子，推动种群的进化，分别具有增大或减小当前解的聚类类数、调整当前解样本划分情况的功能。3组人工数据集以及3组 UCI 数据集的实验结果表明，该算法能够得到优于对比算法的聚类结果，准确判断出合理的聚类类数，判断类数的准确率可提高0%~46.67%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓斐	中国矿业大学安全工程学院	43	356	10.0	17.0
2	郭晓磊	开封大学信息工程学院	12	36	3.0	5.0
3	曹萌萌	开封大学信息工程学院	11	20	3.0	4.0