遗传聚类算法及其改进

陈寿文; 李明东

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遗传聚类算法及其改进

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本文给出了一种改进的基于遗传算法的聚类算法.传统的KMeans算法具有较强的局部搜索能力,但是对初始化聚类中心很敏感,容易陷入局部收敛性.基本遗传算法具有全局优化性,但局部搜索能力较差,收敛速度慢.针对二者算法的优缺点,利用了面向对象程序设计思想,结合二者的优点,提出了一种改进的遗传聚类算法.数据实验表明,该方法有效地提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度.

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来源
《宿州学院学报》 |2008年第4期|101-10228|共3页
作者
陈寿文; 李明东;
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作者单位

西华师范大学微机应用研究所,四川南充,637000;

滁州学院数学系,安徽滁州,239000;

西华师范大学微机应用研究所,四川南充,637000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 Q331;
关键词
类; 遗传算法; KMeans算法;

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