一种基于杜鹃搜索算法的聚类分析方法

叶志伟; 尹宇洁; 王明威; 赵伟

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一种基于杜鹃搜索算法的聚类分析方法

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受初始类中心的影响K-Means算法聚类结果容易陷入局部最优.基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)的改进K-Means一定程度上改善了基本K-Means的性能,然而GA和PSO本身也容易陷入局部最优解.针对上述问题,提出一种新的聚类方法—基于杜鹃搜索算法(Cuckoo search algorithm,CS)的K-Means聚类方法,并将此算法与现有的基于GA的K-Means和基于PSO的KMeans进行比较.实验结果表明:该方法能有效地改善基本K-Means算法易陷入局部极值的缺点,而且全局寻优能力优于基于GA的K-Means和基于PSO的K-Means,是一种性能鲁棒的聚类方法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2015年第5期|104-110|共7页
作者
叶志伟; 尹宇洁; 王明威; 赵伟;
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作者单位

湖北工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
聚类分析; K-Means; 杜鹃搜索算法;

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