基于自组织映射的遗传聚类算法

• 作者: 徐聪 黄世奇 黄文准
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 自组织映射 聚类分析 超启发搜索 图像分割
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5435字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.04.008

摘要

遗传聚类算法往往需要较大的种群规模才能得到最优解,导致收敛速度慢,针对这一问题,本文提出一种基于自组织映射的超启发遗传聚类算法.首先利用自组织映射把数据空间转换到特征空间,再在特征空间里利用遗传算法进行搜索,然后进行反映射,即把聚类结果在数据空间里表现,从而得到一组解,同时利用K-means算法在数据空间里进行粗聚类,获得另一组解,最后比较2组解的聚类结果,相同的样本保留,不同的再次聚类,进而有效地保证了最优解的获得.计算机仿真实验验证了所提算法在种群规模较小的情况下,可以获得较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文准	西京学院信息工程学院	30	99	6.0	8.0
2	黄世奇	西京学院信息工程学院	13	36	3.0	5.0
3	徐聪	西京学院信息工程学院	1	3	1.0	1.0