【摘 要】
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针对粒子群优化算法容易陷入局部最优且K-means算法受聚类数及初始聚类中心的选取影响较大,提出了一种改进的简化均值粒子群K-means优化聚类算法(ISMPSO-AKM).一方面,在简化
【基金项目】
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山西省自然科学计划项目(201801D121154,201801D121155)
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针对粒子群优化算法容易陷入局部最优且K-means算法受聚类数及初始聚类中心的选取影响较大,提出了一种改进的简化均值粒子群K-means优化聚类算法(ISMPSO-AKM).一方面,在简化粒子群算法的基础上,加入邻域最优粒子,由个体最优位置、全局最优位置及邻域最优位置线性组合改进位置公式.另一方面,构造一种基于余弦函数和对数函数的惯性权重,实现对惯性权重的动态调整.此外,引入AKM聚类算法确定聚类数,动态获取初始中心,进一步提高算法的准确性.仿真实验表明,改进的ISMPSO-AKM算法具有更快的收敛速度,
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