【摘 要】
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传统聚类算法存在对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优解、及需要事先确定聚类个数等问题.提出一种加入动态惩罚因子的GEP(Gene Expression Programming)自动聚类算法,该算法
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,广东广州,510642
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传统聚类算法存在对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优解、及需要事先确定聚类个数等问题.提出一种加入动态惩罚因子的GEP(Gene Expression Programming)自动聚类算法,该算法将惩罚因子与GEP聚类算法结合,不需任何先验知识,可自动进行簇的划分.并进一步提出惩罚因子的动态生成算法,可根据不同数据集动态生成满足其分布特征的惩罚因子,更好地解决孤立点或噪声点的影响.实验选择四组自构造数据集测试惩罚因子对聚类的影响,依据测试结果进行惩罚因子的建模,将该惩罚因子模型应用于标准数据集Iris上.实验结果表明:算法具有较高的效率和精确度.
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