基于K-Means变异算子的混合PSO算法聚类研究

杨晓庆; 左为恒; 李昌春

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基于K-Means变异算子的混合PSO算法聚类研究

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提出了基于K-Means算子的混合粒子群优化算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与粒子群优化算法的全局寻优搜索能力相结合,根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,并对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.数据集仿真实验表明,该算法有效的克服了传统粒子群优化算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第7期|57-60|共4页
作者
杨晓庆; 左为恒; 李昌春;
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作者单位

重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
聚类分析; K-Means算法; 粒子群优化算法;

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