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基于全局性分裂算子的进化K-means算法
被引量：
3
1
作者
王留正
何振峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期3005-3008,共4页
进化算法可以有效地克服K-means对初始聚类中心敏感的缺陷,提高了聚类性能。在进化K-means聚类算法(F-EAC)的基础上,针对其变异操作——簇分裂算子的随机性与局部性,提出了两个全局性分裂算子。结合最大最小距离的思想,利用待分裂簇的...
进化算法可以有效地克服K-means对初始聚类中心敏感的缺陷,提高了聚类性能。在进化K-means聚类算法(F-EAC)的基础上,针对其变异操作——簇分裂算子的随机性与局部性,提出了两个全局性分裂算子。结合最大最小距离的思想,利用待分裂簇的周边簇信息来指导簇分裂初始点的选择,使簇的分裂更有利于全局划分,以进一步提高进化聚类的有效性。实验结果表明,基于全局性分裂算子的算法在类数发现及聚类精度方面均优于F-EAC。
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关键词
K-MEANS
进化算法
变异算子
全局
分裂
最大最小距离
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职称材料
题名
基于全局性分裂算子的进化K-means算法
被引量：
3
1
作者
王留正
何振峰
机构
福州大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期3005-3008,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60805042)
福建省教育厅科技项目(JA11015)
文摘
进化算法可以有效地克服K-means对初始聚类中心敏感的缺陷,提高了聚类性能。在进化K-means聚类算法(F-EAC)的基础上,针对其变异操作——簇分裂算子的随机性与局部性,提出了两个全局性分裂算子。结合最大最小距离的思想,利用待分裂簇的周边簇信息来指导簇分裂初始点的选择,使簇的分裂更有利于全局划分,以进一步提高进化聚类的有效性。实验结果表明,基于全局性分裂算子的算法在类数发现及聚类精度方面均优于F-EAC。
关键词
K-MEANS
进化算法
变异算子
全局
分裂
最大最小距离
Keywords
K-means
Evolutionary Algorithm（EA）
mutation operator
global splitting
max-min distance
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局性分裂算子的进化K-means算法
王留正
何振峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
3
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