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摘要:
针对K-means算法对初始聚类中心敏感、粒子群算法易陷入早熟收敛且易受初始值影响以及粒子群算法不能以概率1全局收敛的问题,提出一种基于仿射传播和云遗传的改进混合粒子群聚类算法,通过在初始化过程中引入仿射传播聚类算法,克服初始值对算法的影响,通改进的Metropolis接受准则和动态调整粒子集规模策略,实现了云遗传算法和粒子群算法的协同聚类,并进行了全局收敛性证明、时间复杂度分析和实验分析.
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文献信息
篇名 基于云遗传的混合粒子群聚类算法
来源期刊 电子世界 学科
关键词 仿射传播聚类算法 云遗传算法 粒子群算法 K-means算法
年,卷(期) 2017,(17) 所属期刊栏目 探索与观察
研究方向 页码范围 17-18
页数 2页 分类号
字数 2982字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘建平 武警工程大学理学院 40 340 10.0 17.0
2 刘方毅 5 4 1.0 1.0
3 陈思 4 1 1.0 1.0
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云遗传算法
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大16开
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