【摘 要】
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针对K-means算法对初始聚类中心敏感、容易收敛于局部极值和人工鱼群算法最大步长固定、寻优精度不高、后期收敛速度慢的问题,提出一种K-means和人工鱼群相结合的聚类算法。
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针对K-means算法对初始聚类中心敏感、容易收敛于局部极值和人工鱼群算法最大步长固定、寻优精度不高、后期收敛速度慢的问题,提出一种K-means和人工鱼群相结合的聚类算法。该算法将K-means聚类中心引入人工鱼群适应度函数,自动确定近似全局最优的初始聚类中心,并将其作为K-means初值详细进行局部搜索,以提高精度。同时采用淘汰机制和自适应的最大步长策略,优化人工鱼群算法性能。在Iris、Wine数据集和EPA-HTTP应用日志数据上对IAFSA-KM算法进行实验仿真分析,验证了算法的有效性和可行性。
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