基于教与学优化改进的近邻传播聚类算法

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针对近邻传播聚类(AP)中偏向参数和阻尼因子设定导致聚类效果有一定局限性的问题,提出了一种基于教与学优化算法(TLBO)的近邻传播聚类.首先确定偏向参数p的搜索空间,然后使用教与学优化算法在搜索空间中寻找最优参数值,同时在聚类过程中自适应调整阻尼因子防止发生震荡,从而提高AP算法的聚类质量.实验表明,该算法能有效的解决偏向参数和阻尼因子对聚类结果造成的局限性,提高了聚类的轮廓系数,并降低了聚类错误率.
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