【摘 要】
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提出了一种基于约束的粒子群聚类算法CCPSO,该算法利用粒子群的特性在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量, 在较少的迭代次数内确定类别数.各样本与其类别中心的均方误差
【机 构】
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北京石油化工学院计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA060205),北京市教委基金项目(KM200610017007)
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提出了一种基于约束的粒子群聚类算法CCPSO,该算法利用粒子群的特性在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量, 在较少的迭代次数内确定类别数.各样本与其类别中心的均方误差作为粒子群优化的目标函数,数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反分情况进行惩罚.基于数据集的方差和模糊高斯函数将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到[0,1]区间,以降低不平衡数据集的影响.聚类iris数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,并与k-means算法进行了对照实验,在大规模数据聚类时有明显
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