基于花粉算法的K均值聚类算法

• 作者: 张姣 王晓东 薛红
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: K均值聚类 花粉算法 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 纺织工程·应用研究
• 页码范围: 563-569
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2016.04.025

摘要

针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛红	西安工程大学理学院	137	614	13.0	18.0
2	王晓东	西安工程大学理学院	40	180	7.0	11.0
3	张姣	西安工程大学理学院	3	13	2.0	3.0