【摘 要】
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针对K-means算法对初始的聚类中心选择敏感,全局搜索能力较差,聚类精度低以及稳定性不高,算法的鲁棒性较差等缺点,提出了一种基于改进的人工蜂群算法来对K-means聚类算法进行
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针对K-means算法对初始的聚类中心选择敏感,全局搜索能力较差,聚类精度低以及稳定性不高,算法的鲁棒性较差等缺点,提出了一种基于改进的人工蜂群算法来对K-means聚类算法进行优化。算法构造了新的适应度函数,改进了食物源的位置更新公式来提高迭代效率。利用改进的人工蜂群算法良好的全局寻优能力,搜索速度快等优点,再加上K-means收敛速度快的优点,二者结合来提高算法的鲁棒性。将改进后的算法嵌入到WEKA这一数据挖掘平台中,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,与WEKA中已有的聚类算法对比分析,可以获得更好的聚类结果。
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