【摘 要】
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传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值。将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长
【机 构】
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江苏食品职业技术学院计算机应用技术系,河北北方学院图书馆
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传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值。将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的。同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度。
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