【摘 要】
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针对K-调和均值算法易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进萤火虫算法（firefly algorithm,FA）的K-调和均值聚类算法。将基于FA的粗搜索与基于并行混沌优化FA的精细搜索相结合,
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针对K-调和均值算法易陷于局部最优的缺点,提出一种基于改进萤火虫算法（firefly algorithm,FA）的K-调和均值聚类算法。将基于FA的粗搜索与基于并行混沌优化FA的精细搜索相结合,其中精细搜索部分首先通过FA搜索到当前最优解及次优解,然后通过改进的logistic映射与并行混沌优化策略产生混沌序列在其附近直接搜索,以增强算法的寻优性能。最终,将这种改进的FA用于K-调和均值算法聚类中心的优化。实验结果表明：该算法不但对几种测试函数具有更高的搜索精度,而且对6种数据集的聚类结果均有一定的改善,
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