文件名称:论文研究-一种采用粒子群优化的聚类算法.pdf
文件大小:569KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-02 20:12:56
论文研究
针对传统的聚类算法存在对初始化值敏感和容易陷入局部极值等缺点,提出一种确定聚类中心数目和位置的方法。用每一个粒子表示一组聚类中心,采用云理论改造粒子群算法,从而提高粒子群算法的性能,以便搜索到更合理的聚类中心完成聚类划分。实验结果表明该算法很好克服了这两个缺点,获得了稳定性好和更紧凑的聚类效果。
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论文研究
针对传统的聚类算法存在对初始化值敏感和容易陷入局部极值等缺点,提出一种确定聚类中心数目和位置的方法。用每一个粒子表示一组聚类中心,采用云理论改造粒子群算法,从而提高粒子群算法的性能,以便搜索到更合理的聚类中心完成聚类划分。实验结果表明该算法很好克服了这两个缺点,获得了稳定性好和更紧凑的聚类效果。