融合相似度计算与改进遗传算法的聚类分析

• 作者: 冯劲 姚远
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类数 聚类过程 多种群遗传模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 226-230
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对模糊C-均值聚类分析(FCM)易陷入局部最小值以及对初始聚类中心敏感度过大的缺点,首先使用一种基于密度的DBSCAN算法,通过计算数据间距离与密度的方法确定聚类数,同时在遗传模拟退火算法(SAGA)的基础上,提出了基于多种群遗传模拟退火算法的聚类分析.首先对FCM进行分析与评价,提出FCM在确定聚类数与聚类过程方面的不足;然后针对FCM中的不足选择ST-DBSCAN算法确定聚类数,同时对遗传模拟退火算法进行研究,加人多种群并行遗传思想对遗传模拟退火算法进行优化;最后将FCM与多种群遗传模拟退火算法有机结合,优化聚类过程.实验结果表明,上述算法有较好的全局搜索能力与收敛能力,同时在聚类效果与稳定性上较传统聚类算法有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚远		9	23	3.0	4.0
2	冯劲		2	1	1.0	1.0