【摘 要】
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由于仿射传播(AP)聚类算法中偏向参数对聚类精度有着直接的影响,但其偏向参数都是经验取值导致不能得到最优的聚类结果,针对这一问题提出了基于差分改进的仿射传播聚类算法(D
【机 构】
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兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050;甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州 730050
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由于仿射传播(AP)聚类算法中偏向参数对聚类精度有着直接的影响,但其偏向参数都是经验取值导致不能得到最优的聚类结果,针对这一问题提出了基于差分改进的仿射传播聚类算法(DE-AP),该算法首先进行AP聚类分析,其偏向参数取经验值;然后根据得到的聚类结果判断偏向参数是否最优,如果不是则把偏向参数作为差分改进算法的输入群体;最后使用差分算法的变异、杂交和选择操作对参数进行智能调整,选择适应值最高的个体作为偏向参数,返回再次聚类.采用经典数据集验证,实验结果从类数、正确率和FMI三方面表明DE-AP算法能够有效地解决偏向参数对聚类结果的影响,从而提高聚类精度.
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