摘要
用遗传算法进行c-均值聚类可以在一定程度上避免c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计GCM算法的编码、选择、配对交叉、变异等步骤;考虑到GCM算法实现时的效率和开销,对GCM算法进行了改进。测试数据实验表明采用GCM算法的结果95%以上能够取得全局最优解,远远超过采用HCM算法取得全局最优解的次数。
Some local minimum can be avoided by using genetic algorithm in C-means cluster.So the genetic C-means(GCM)algorithm is proposed,and then designs coding,select,corresponding crossover and mutation operators.Considering the efficiency and spending,this paper modifies the genetic C-means algorithm.Finally it compares the performance of MGCM with HCM using testing data.Results shows that the performance of MGCM is far better than HCM.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第24期64-65,共2页
Computer Engineering and Applications
基金
重庆市科委基金资助(编号:6970)
