一种基于改进蜂群的K-means聚类算法

• 作者: 易斌 罗可
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 K-means算法 人工蜂群算法 中心解 动态调整因子
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 【计算机与信息工程】
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4300字
• 语种: 中文

摘要

为了克服K-means聚类算法的不足，提出了一种改进的人工蜂群算法。通过在蜜源搜索策略中加入动态调整因子，使得算法在不同的进化时期能够自动地调整搜索范围，增强了算法的全局搜索能力和局部开采能力。引入了包含更多最优解信息的中心解思想，提高了蜂群的搜索效率，加快了算法的收敛速度。利用改进后的蜂群算法来优化K-means算法，以改善聚类效果的性能。试验结果表明，优化后的K-means 算法具有较强的稳定性，且聚类效果有了明显改善。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗可	长沙理工大学计算机与通信工程学院	92	1085	16.0	28.0
2	易斌	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	9	1.0	2.0