计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
26期
144-147
,共4页
遗传算法%数据挖掘%K-均值%聚类%DB-Index
遺傳算法%數據挖掘%K-均值%聚類%DB-Index
유전산법%수거알굴%K-균치%취류%DB-Index
传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值.将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的.同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度.
傳統K-均值算法對初始聚類中心敏感大,易陷入跼部最優值.將遺傳算法與K均值算法結閤起來進行探討併提齣一種改進的基于K-均值聚類算法的遺傳算法,改進後的算法是基于可變長度的聚類中心的實際數目來實現的.同時分彆設計齣新的交扠算子和變異算子,併且使用的聚類有效性指標DB-Index作為目標函數,該算法很好地解決瞭聚類中心優化問題,與之前的兩種算法相比,改進後的算法改善瞭聚類的質量,提高瞭全跼的收斂速度.
전통K-균치산법대초시취류중심민감대,역함입국부최우치.장유전산법여K균치산법결합기래진행탐토병제출일충개진적기우K-균치취류산법적유전산법,개진후적산법시기우가변장도적취류중심적실제수목래실현적.동시분별설계출신적교차산자화변이산자,병차사용적취류유효성지표DB-Index작위목표함수,해산법흔호지해결료취류중심우화문제,여지전적량충산법상비,개진후적산법개선료취류적질량,제고료전국적수렴속도.
