基于遗传算法的聚类分析
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遗传 算法是 借鉴 生物 的 自然 选择 和遗 传进 化机 制
殊 知识 ， 因此用 遗传 算法求 解 问题 的流程 基本 相 同。
而 开发 出的一种 全局 优化 自适应 概率搜 索 算法 。遗 传 算法 使用 群体搜 索技 术 ， 过对 当前群 体施 加选 择 、 通 交 叉 、 异 等 一 系列 遗 传 操 作 ， 而 产 生 出新 一 代 的群 变 从 体， 并逐 步使群 体进化 到包含 或 接近最 优解 的状 态 。 由 于其 具有思 想简单 、 实现 、 用 效果 明显 等优点 而被 易 应 众多 应用 领域所 接受 ， 在 自适应 控 制 、组合 优化 、 并 模 式识 别 、 管理 决策 等领 域得 到 了广 泛 的应用 。 遗传 算法
苏 良昱 苏 良碧 。
（ 许 昌 学院电 气信 息 工程 学院 河 南许 昌
４ １ Ｏ ）。内蒙古 大学 电子信 息工程 学 院 呼和 浩 特 ６ ００ （
０ ０２ ） １ ０ １
【 摘 要 】遗 传算 法是 一种模 拟 自然进 化 的优化 搜 索算法 ，它仅 依 靠适应 度 函数就 可 以搜 索最优解 。介 绍 了一种
基 于遗传 算 法的聚 类分析 方 法，采用 浮 点数编 码 方式对 聚类 的中心进 行编码 ，并用特 征 向量 与相应 聚类 中心 的 欧 氏距 离 的和 来判 断聚 类划分 的质 量 ，通 过选 择 、交 叉和 变异操作 对 聚类 中心 的编码 进行优 化 ，得到使 聚类划 分 效果 最好 的聚类 中心 。实验结 果 显示 ，该 方法 的聚类 划分 能得 到 比较满 意的效果 。
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【 关键 词】 遗传ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ算法 ，聚 类 ，适 应度 函数 ，ＧＡ
中图 分 类 号 ：ＴＰ３ １ ６ ０ ． 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ａ ＢＳ ＴＲＡＣＴ Ｇ ｅ ｅ ｉ ｌ ｒｔ ｓ ａ ｏｐｔｍ ｉｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｏ ｃ ｈｉｈ ｓｍ ｕｌ ｅｓ ｔ ｔ ａ ｖｏｌ ｉ ｎ ｔｃ Ａ ｇｏ ｉｈｍ ｉ ｉ ｚ ｄ ｓ ａ ｃ ａ ｐｒ ａ ｈ ｗ ｃ ｉ ａｔ ｈｅ ｎａ ｕｒ ｌｅ ｕｔｏｎ， ｉ ａ ｅ ｒ ｈ ｔ ｔｍ ａ ｔｃ ｎ ｓ ａ ｃ ｈｅ ｏｐ ｉ ｌ ｓ ｕｔｏ ｏ ｙ ｙ ｉｎｅ ｓ ｕｎｃｉ ｎ． ｈｉ ｐａ ｒ ｎｔ ｏ ｃ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｌ ｓｓ ｌ ｒｔ ｗ ｈ ｃ ｏｌ ｉ ｎ ｎｌ ｂ ｆｔ ｓ ｆ ｔｏ Ｔ ｓ ｐｅ ｉ ｒ ｄｕ ｅ ｃ ｕ ｔ ｒ ｎａ ｙ ｉ ａｇｏ ｉｈｍ ｉｈ ｂａ ｅ ｓ ｏｎ ＧＡ ， ｉ ｕｓ ｆｏａ ｉ ｇ— ｉ ｔ ｔ ｅｓ ｌ ｔｎ ｐｏ ｎ
题 的种类 。遗传算 法是 一类具 有较 强鲁 棒性 的优 化算
法， 特别 是对 于一些 大 型复杂 非线性 系统 ， 它更 表 现 出 了 比其 他传 统优化 方法更 加独 特 和优越 的性 能 。
第 ２ ４卷
第 ２ 期
电 脑 开 发 与 应 用
文章 编 号 ：０ ３５５ （０ １ ０— ０７０ １０ —８ ０ ２ １ ）２０ ０ —３
基 于遗 传 算法 的聚 类分 析
Ｃｌ ｓ ｅ ｕ ｔ ｒ Ａｎ ｌ ｓ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ａ ｙ ｉ ａ ｅ ｎ Ｇｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈｍ
呈现 出的是 一种 通用 的算法 框 架 ， 框架 不 依 赖 于 问 该
１ 输 入 最 大迭 代 次 数 ｉａ￣ｎ 、 ｎｘ ２ 种 群 大ｄ ｐｐｉｅ 、 ￣ｏｓ ｚ ３ 输 入交 叉 概 率 ｐ ｒｓ 、 ｃｏｓ ４ 输入 变异 概 率 ｐ ｔｔ ｎ 、 ｍｕ ｉ ａｏ １ 随机 生 成 一 个 种 群 、 ２ 计 算 每 个 个 体 的 适 应 度 、 ３ 找 出最 好 的 个 体 ，记 录 最好 适 应 度 和 平 均 适 应 度 、
遗传 算法是 借鉴 生物 的 自然 选择 和遗 传进 化机 制
殊 知识 ， 因此用 遗传 算法求 解 问题 的流程 基本 相 同。
而 开发 出的一种 全局 优化 自适应 概率搜 索 算法 。遗 传 算法 使用 群体搜 索技 术 ， 过对 当前群 体施 加选 择 、 通 交 叉 、 异 等 一 系列 遗 传 操 作 ， 而 产 生 出新 一 代 的群 变 从 体， 并逐 步使群 体进化 到包含 或 接近最 优解 的状 态 。 由 于其 具有思 想简单 、 实现 、 用 效果 明显 等优点 而被 易 应 众多 应用 领域所 接受 ， 在 自适应 控 制 、组合 优化 、 并 模 式识 别 、 管理 决策 等领 域得 到 了广 泛 的应用 。 遗传 算法
苏 良昱 苏 良碧 。
（ 许 昌 学院电 气信 息 工程 学院 河 南许 昌
４ １ Ｏ ）。内蒙古 大学 电子信 息工程 学 院 呼和 浩 特 ６ ００ （
０ ０２ ） １ ０ １
【 摘 要 】遗 传算 法是 一种模 拟 自然进 化 的优化 搜 索算法 ，它仅 依 靠适应 度 函数就 可 以搜 索最优解 。介 绍 了一种
基 于遗传 算 法的聚 类分析 方 法，采用 浮 点数编 码 方式对 聚类 的中心进 行编码 ，并用特 征 向量 与相应 聚类 中心 的 欧 氏距 离 的和 来判 断聚 类划分 的质 量 ，通 过选 择 、交 叉和 变异操作 对 聚类 中心 的编码 进行优 化 ，得到使 聚类划 分 效果 最好 的聚类 中心 。实验结 果 显示 ，该 方法 的聚类 划分 能得 到 比较满 意的效果 。
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【 关键 词】 遗传ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ算法 ，聚 类 ，适 应度 函数 ，ＧＡ
中图 分 类 号 ：ＴＰ３ １ ６ ０ ． 文 献 标 识 码 ：Ａ
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题 的种类 。遗传算 法是 一类具 有较 强鲁 棒性 的优 化算
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第 ２ ４卷
第 ２ 期
电 脑 开 发 与 应 用
文章 编 号 ：０ ３５５ （０ １ ０— ０７０ １０ —８ ０ ２ １ ）２０ ０ —３
基 于遗 传 算法 的聚 类分 析
Ｃｌ ｓ ｅ ｕ ｔ ｒ Ａｎ ｌ ｓ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ａ ｙ ｉ ａ ｅ ｎ Ｇｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈｍ
呈现 出的是 一种 通用 的算法 框 架 ， 框架 不 依 赖 于 问 该
１ 输 入 最 大迭 代 次 数 ｉａ￣ｎ 、 ｎｘ ２ 种 群 大ｄ ｐｐｉｅ 、 ￣ｏｓ ｚ ３ 输 入交 叉 概 率 ｐ ｒｓ 、 ｃｏｓ ４ 输入 变异 概 率 ｐ ｔｔ ｎ 、 ｍｕ ｉ ａｏ １ 随机 生 成 一 个 种 群 、 ２ 计 算 每 个 个 体 的 适 应 度 、 ３ 找 出最 好 的 个 体 ，记 录 最好 适 应 度 和 平 均 适 应 度 、