為解決傳統(tǒng)k-means聚類算法在聚類精度及中心點選取方面的問題,提出一種基于精英反向?qū)W習的螢火蟲k-means改進算法。針對k-means算法的弱點,利用螢火蟲優(yōu)化算法具有較強全局搜索能力這一特性,使用精英反向?qū)W習策略對螢火蟲進行改進,擴大螢火蟲的搜索范圍并提高收斂速度,對螢火蟲的吸引度和步長因子進行改進,提升聚類效率。將改進算法運用到UCI標準數(shù)據(jù)集進行聚類仿真實驗,該算法在尋優(yōu)精度和收斂速度上有更好的結(jié)果,驗證了其有效性。 

【文章來源】：計算機工程與設(shè)計. 2019,40(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)算法
    1.1 傳統(tǒng)k-means聚類
    1.2 螢火蟲算法
        1.2.1 算法的原理介紹
        1.2.2 算法分析
2 算法的改進
    2.1 反向?qū)W習策略
    2.2 改進螢火蟲吸引度和擾動方式
        2.2.1 吸引力系數(shù)β0及其動態(tài)策略
        2.2.2 參數(shù)α的分析和自適應(yīng)策略
        2.2.3 最優(yōu)擾動策略
    2.3 算法思路
    2.4 算法步驟
3 實驗分析
    3.1 實驗相關(guān)
    3.2 實驗結(jié)果
4 結(jié)束語



本文編號：3053368