一种基于杜鹃搜索算法的聚类分析方法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chenpeixin

【摘要】

：

受初始类中心的影响K-Means算法聚类结果容易陷入局部最优.基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)的改进K-Means

【作者】

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叶志伟尹宇洁王明威赵伟

【机构】

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湖北工业大学计算机学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

：

2015年5期

【关键词】

：

聚类分析 K-MEANS 杜鹃搜索算法 clustering analysisK-meanscuckoo search algorithm

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41301371,61170135,61202287),地理信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(SKLGIE 2013-M-3-3)

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受初始类中心的影响K-Means算法聚类结果容易陷入局部最优.基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)的改进K-Means一定程度上改善了基本K-Means的性能,然而GA和PSO本身也容易陷入局部最优解.针对上述问题,提出一种新的聚类方法—基于杜鹃搜索算法(Cuckoo search algorithm,CS)的K-Means聚类方法,并将此算法与现有的基于GA的K-Means和基于PS

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