【摘 要】
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针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响，容易陷入局部最优解的问题。本文提出了一种新的粒子群优化聚类方法，该聚类方法采用改进的交叉、变异算子，使群体粒子保持品种的多样性和
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭，411105
【出 处】
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湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛
论文部分内容阅读
针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响，容易陷入局部最优解的问题。本文提出了一种新的粒子群优化聚类方法，该聚类方法采用改进的交叉、变异算子，使群体粒子保持品种的多样性和优良性，减小随机初始聚类中心的影响，同时结合粒子群优化算法，增加粒子群的全局搜索能力。实验结果表明，本文提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高。
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