一种改进的人工鱼群聚类算法

李小培; 张洪伟; 邹书蓉

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一种改进的人工鱼群聚类算法

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为了克服K-Means算法对初始类簇中心、噪声点、孤立点敏感缺点,将K-Means算法和人工鱼群算法结合,提出了改进的人工鱼群聚类算法.在该算法中将类簇中心看作一条人工鱼,让每条人工鱼执行随机、觅食、聚群、追尾行为中的一种,并将更新后的位置作为K-Means算法的初始值,不断重复人工鱼的位置更新和K-Means操作,直到算法结束.由于在算法中加入了动态移动步长和全局人最优人工鱼位置,聚类的收敛精度和速度都得到提高.使用iris和glass数据集进行聚类时,与其他算法相比,文中的收敛时间缩短2.6％,精度提高1.36％.

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来源
《成都信息工程学院学报》|2014年第5期|485-490|共6页
作者
李小培; 张洪伟; 邹书蓉;
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作者单位

成都信息工程学院计算机学院,四川成都610225;

成都信息工程学院计算机学院,四川成都610225;

成都信息工程学院计算机学院,四川成都610225;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
聚类分析; 人工鱼群算法; 类簇中心; 动态步长; 全局最优解;
入库时间 2023-07-25 19:48:15

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