论文部分内容阅读
摘要:传统的K-均值算法。因对初始聚类中心的选择敏感,存在容易陷入局部最优解的缺点,差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了克服K-均值聚类算法的上述缺点,提出基于差分演化的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和差分演化算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题。通过实验结果表明,此算法能够有效改善聚类质量。
全文查看链接