一种融合免疫接种机制的改进鱼群聚类算法

• 作者: 王冲 雷秀娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值 聚类分析 人工鱼群算法 免疫接种
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 138-142
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0194

摘要

传统的K-均值聚类方法，在聚类过程中过度依赖初始聚类中心的选择，同时由于全局搜索能力的不足，很难得到精确的聚类中心。鱼群算法在解决优化问题中表现出良好的并行性和全局搜索特性，但由于人为设置参数的影响可能会陷入局部最优。针对聚类问题的特征，将鱼群算法运用到聚类问题中，在使用自适应步长的鱼群算法的基础上，进一步融合免疫接种机制，加强算法对精确解的搜索性能，通过UCI数据集上的实验分析和比较，表明算法具有更好的有效性和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷秀娟	陕西师范大学计算机科学学院	43	470	12.0	19.0
2	王冲	陕西师范大学计算机科学学院	6	16	2.0	4.0