基于布谷鸟搜索改进的聚类算法

• 作者: 吴锡生 孙伟鹏 孟斌
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类 k-means算法 布谷鸟搜索算法 收敛速度 全局最优
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

在分析K-均值算法和布谷鸟搜索(CS)算法的基础上,本文提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的聚类算法.该算法将局部搜索能力强的K-均值算法和全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法相结合.既提高了布谷鸟搜索算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.同时因为布谷鸟搜索算法具有较强的全局搜索能力,有效地防止了早熟收敛现象的发生,因此可以有效地获得全局最优解.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴锡生	江南大学物联网工程学院	81	560	14.0	18.0
2	孙伟鹏	江南大学物联网工程学院	3	4	1.0	2.0
3	孟斌	中船重工集团第七○二研究所软件工程中心	2	3	1.0	1.0