【摘 要】
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针对传统K-means算法易受初始聚类中心和异常数据的影响等缺陷,利用萤火虫优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对K-means算法的初始聚类中心进行优化,并通过引用一种
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东警察学院公共基础部,山东财经大学数学与数量经济学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373148,61502151);国家教育部人文社科基金资助项目(14YJC860042);山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010);山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(BS2013DX033);山东省社会科学规划项目(16CFXJ05);山东省高等学校科技计划项目(J15LN02,J15LN22);山东省高等学校人文社会科学研究项目(J15WB3
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针对传统K-means算法易受初始聚类中心和异常数据的影响等缺陷,利用萤火虫优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对K-means算法的初始聚类中心进行优化,并通过引用一种加权的欧氏距离,减少异常数据等不确定因素带来的不良影响,提出了一种基于萤火虫优化的加权K-means算法。该算法在提升聚类性能的同时,有效增强了算法的收敛速度。在实验阶段,通过UCI数据集中的几组数据对该算法进行了聚类实验及有效性测试,实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。
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