基于布谷鸟算法优化K_means聚类的缺失数据填充算法

• 作者: 张丽 林枫 蔡延光 蔡颢
• 来源期刊: 自动化与信息工程
• 学科: 工学
• 关键词: 缺失数据 填充 布谷鸟算法 K_means算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 13-17,27
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2605.2020.06.003

摘要

针对K_means聚类算法对初始参数较敏感且相对容易出现局部最优解的问题,提出基于布谷鸟算法优化的K_means聚类算法,并将优化后的K_means聚类算法与条件均值填充算法相结合,递归地填充缺失数据.实验结果表明:与传统算法相比,基于布谷鸟算法优化K_means聚类的缺失数据填充算法具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡延光		181	812	14.0	20.0
2	林枫		6	16	2.0	4.0
3	张丽		14	16	3.0	3.0
4	蔡颢		13	17	2.0	4.0