一种引力搜索和K-means的混合聚类算法
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一种引力搜索和K-means的混合聚类算法
刘伯颖;张素琪;张丽丽
【期刊名称】《河北工业大学学报》
【年(卷),期】2013(042)003
【摘要】K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法,具有算法简单、速度快和容易实现等特点.但它依赖初始值,容易陷入局部最优解.引力搜索算法是在2009年由伊朗的Esmat Rashedi教授等人基于引力定律提出的一个新算法,该算法已成功应用于聚类,但存在收敛速度慢等问题.鉴于K-means原理简单,聚类速度快的特点,本文提出了一种K-means和引力搜索相结合的算法,该算法将全局搜索能力强的引力搜索算法和局部搜索能力较强的K-means算法结合在一起,减少了引力搜索算法的运行时间,解决了引力搜索易受初始种群影响的问题,并且避免了K-means陷入局部最优的问题.实验结果表明,改进算法比K-means和引力搜索算法都能得到更优的解,并且比引力搜索算法收敛速度更快.
【总页数】5页(P23-27)
【作者】刘伯颖;张素琪;张丽丽
【作者单位】河北工业大学教务处,天津300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法 [J], 王波;余相君
2.基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究 [J], 王彩霞
3.一种基于改进型AntClust和K-means的混合聚类算法 [J], 龚安;李长进;王红庄;叶银珠;王伯军;陈彬
4.一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法 [J], 陆虎;宋余庆
5.基于k-mean聚类算法的加密云数据排序搜索仿真 [J], 杨博宁
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