基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究

• 作者: 王彩霞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 混合K-调和均值聚类 KHM算法 改进引力搜索算法 全局搜索能力
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.028

摘要

为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题，以及增强聚类算法的全局搜索能力，基于 KHM算法以及改进的引力搜索算法，提出一种混合 K-调和均值聚类算法（G-KHM）。G-KHM算法具有 KHM算法收敛速度快的优点，但同时针对 KHM算法容易陷入局部最优解的问题，在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法，该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点，并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力，可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明，G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值，具有较强的全局搜索能力以及稳定性，并且相比 KHM算法、K-means 聚类算法、C 均值聚类算法以及粒子群算法，在分类精度和运行时间上表现出了更好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王彩霞	西安工程大学理学院	12	33	3.0	5.0