计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
24期
111-114
,共4页
数据挖掘%聚类%遗传算法%粒子群优化算法%遗传粒子群优化算法(GAPSO)
數據挖掘%聚類%遺傳算法%粒子群優化算法%遺傳粒子群優化算法(GAPSO)
수거알굴%취류%유전산법%입자군우화산법%유전입자군우화산법(GAPSO)
聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一.针对遗传聚类算法较好的稳定性与粒子群优化算法较强的局部搜索能力,在交叉、变异算子后叠加粒子群优化算子的方法实现了二者的结合,提出了GAPSO聚类算法,既保持了遗传算法的稳定性与泛化性的优势,又发挥了PSO算法收敛效率高的特点.通过对10组二维空间上的聚类样本进行实验研究显示,GAPSO聚类算法在收敛效率上显著优于GA聚类算法,在稳定性上优于PSO聚类算法.
聚類是數據挖掘領域的重要研究內容之一.針對遺傳聚類算法較好的穩定性與粒子群優化算法較彊的跼部搜索能力,在交扠、變異算子後疊加粒子群優化算子的方法實現瞭二者的結閤,提齣瞭GAPSO聚類算法,既保持瞭遺傳算法的穩定性與汎化性的優勢,又髮揮瞭PSO算法收斂效率高的特點.通過對10組二維空間上的聚類樣本進行實驗研究顯示,GAPSO聚類算法在收斂效率上顯著優于GA聚類算法,在穩定性上優于PSO聚類算法.
취류시수거알굴영역적중요연구내용지일.침대유전취류산법교호적은정성여입자군우화산법교강적국부수색능력,재교차、변이산자후첩가입자군우화산자적방법실현료이자적결합,제출료GAPSO취류산법,기보지료유전산법적은정성여범화성적우세,우발휘료PSO산법수렴효솔고적특점.통과대10조이유공간상적취류양본진행실험연구현시,GAPSO취류산법재수렴효솔상현저우우GA취류산법,재은정성상우우PSO취류산법.
