【摘 要】
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为解决传统k-means聚类算法在聚类精度及中心点选取方面的问题,提出一种基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法。针对k-means算法的弱点,利用萤火虫优化算法具有较强全局
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院,华东交通大学软件学院
【基金项目】
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2017年省科技厅重点研发计划基金项目(20171BBH80005)
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为解决传统k-means聚类算法在聚类精度及中心点选取方面的问题,提出一种基于精英反向学习的萤火虫k-means改进算法。针对k-means算法的弱点,利用萤火虫优化算法具有较强全局搜索能力这一特性,使用精英反向学习策略对萤火虫进行改进,扩大萤火虫的搜索范围并提高收敛速度,对萤火虫的吸引度和步长因子进行改进,提升聚类效率。将改进算法运用到UCI标准数据集进行聚类仿真实验,该算法在寻优精度和收敛速度上有更好的结果,验证了其有效性。
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