基于改进蜂群算法的K-means算法

• 作者: 于佐军 秦欢
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 聚类算法 算术交叉 最佳聚类数
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 181-185
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.1252

摘要

针对标准人工蜂群算法搜索效率低、收敛速度慢等缺点提出一种改进的人工蜂群算法.通过引入算术交叉操作以及利用最优解指导搜索方向,增加算法收敛的速度.在7个基准函数上的测试结果表明了算法的有效性.在此基础上,针对K-means算法的缺点提出基于改进蜂群算法的K-means算法,并加入自动获得最佳聚类数的功能.在人工数据集和UCI真实数据集上的测试验证了所提出算法的性能.