半监督聚类目标下粒子群算法的分析与改进

• 作者: 夏启钊 孙艺
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督 K均值 信息熵 扰动 退火策略
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2020-017

摘要

传统粒子群算法的优点较为明显,但是随着环境复杂度的增高,传统算法的聚类中心敏感度升高,空聚类过多,类标号对聚类结果的影响不足等问题日趋严重.为此,提出了一种改进算法,以半监督K均值聚类为目标,以自适应K值的方式,随机地计算初始化聚类中心,并根据均值聚类算法的需要编码成粒子,同时引入软性约束概念重新构造目标函数;最后使用改进后的算法进行寻优.所提出的粒子群算法改进了自适应参数,引入了免疫扰动和混沌扰动2种扰动方式,同时应用了退火策略和动态聚类策略.实验结果表明,该算法在很大程度上解决了上述问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙艺		9	40	3.0	6.0
2	夏启钊		1	0	0.0	0.0