基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

• 作者: 叶阳东 龙金辉
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 模糊聚类算法 ReliefF 特征加权
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 52-56,61
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.01.011

摘要

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法.算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果.在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶阳东	郑州大学信息工程学院	69	612	14.0	22.0
2	龙金辉		11	9	2.0	2.0