文件名称:论文研究-一种改进的基于粒子群的聚类算法.pdf
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文件格式:PDF
更新时间:2022-08-11 17:39:20
聚类算法,粒子群优化算法,相异度矩阵,最大最小距离法,K-means,适应度方差
针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优能力强的优点,避免K-means陷入局部最优。通过对样本集各维属性的规范化处理,惯性权值采用凹函数递减,计算相异度矩阵,引入用群体适应度方差,进一步优化混合算法。实验结果表明,该算法具有更高的准确率和更强的收敛能力。