计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
23期
41-43,78
,共4页
聚类分析%差分演化算法%模拟退火算法%自适应技术%K-均值聚类算法
聚類分析%差分縯化算法%模擬退火算法%自適應技術%K-均值聚類算法
취류분석%차분연화산법%모의퇴화산법%자괄응기술%K-균치취류산법
针对K-均值聚类算法时初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法.该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数.实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较.
針對K-均值聚類算法時初始值敏感和易陷入跼部最優的缺點,提齣瞭一箇基于自適應雜交差分縯化模擬退火的K-均值聚類算法.該算法以差分縯化算法為基礎,通過模擬退火算法的更新策略來增彊全跼搜索能力,併運用自適應技術來選擇學習策略、確定算法的關鍵參數.實驗結果錶明,該算法能較好地剋服傳統K-均值聚類算法的缺點,具有較好的全跼收斂能力,且算法穩定性彊、收斂速度快,將新算法與傳統的K-均值聚類算法以及最近提齣的幾箇同類聚類算法進行瞭比較.
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