改进萤火虫优化的软子空间聚类算法

• 作者: 张曦 李沛武 王家园 谢智峰 赵嘉
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 萤火虫算法 软子空间聚类 噪声聚类
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: P338
• 字数: 5262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4869.2018.04.014

摘要

目标函数与搜索策略有效地结合可以提高软子空间聚类算法的性能.传统的软子空间聚类算法迭代求解时受初始聚类中心和噪声数据的影响极易陷入局部最优.针对该问题,提出一种改进萤火虫优化的软子空间聚类算法.算法引入目标函数和隶属度计算方法对界约束的权值矩阵进行评估并对数据样本进行分簇,将权值矩阵看成聚类问题的可行解,运用改进萤火虫算法优化求得较优的权值矩阵,从而改善聚类效果.在UCI数据集上的实验结果表明,改进后的算法能有效收敛于全局最优解,具有良好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李沛武	南昌工程学院信息工程学院	26	133	5.0	10.0
5	赵嘉	南昌工程学院信息工程学院	38	243	9.0	13.0
9	张曦	南昌工程学院信息工程学院	1	3	1.0	1.0
10	王家园	南昌工程学院信息工程学院	1	3	1.0	1.0
11	谢智峰	南昌工程学院信息工程学院	1	3	1.0	1.0