基于蚁群粒子群混合算法的K均值聚类优化算法研究

• 作者: 刘国平 唐双喜 饶喆
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 粒子群算法 K均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 122-123
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 字数: 1558字
• 语种: 中文

摘要

K均值聚类算法是一种经典的数据挖掘算法,但该算法存在对初始值敏感且容易陷入局部最优问题,一定程度上影响分类结果的准确性.通过分析蚁群算法和粒子群算法,将两者混合算法应用到K均值聚类算法提出一种K均值聚类优化算法.仿真结果表明,该优化算法不易受到初始值取值的影响,且具有较强的全局寻优能力,可作为聚类分析的一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶喆	海军工程大学兵器工程系	14	35	4.0	5.0