【摘 要】
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利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法，但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点，借助免疫机制的优点，将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中，提出基于改进
【机 构】
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长沙理工大学城南学院,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(07JJ3120);湖南省教育厅科研资助项目(06C122)
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利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法，但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点，借助免疫机制的优点，将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中，提出基于改进遗传的K-均值聚类算法，该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力，较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明，本算法能够有效改善聚类质量．
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