子空間聚類是解決高維數(shù)據(jù)聚類問題的有效方法之一,其面臨的主要挑戰(zhàn)是如何高效率地搜索一系列子空間.算法Chameleoclust利用可演化的染色體結(jié)構(gòu)來搜索子空間聚類,取得了較好的聚類效果.但由于其以自然選擇作為進(jìn)化的主要驅(qū)動(dòng)力,無法對(duì)進(jìn)化過程中最主要的突變"中性突變"進(jìn)行評(píng)價(jià),因此缺乏足夠的啟發(fā)信息來引導(dǎo)搜索,導(dǎo)致搜索效率不高,且極易陷入局部最優(yōu)等問題.本文提出一種中性游走驅(qū)動(dòng)的Chameleoclust算法（Chameleoclust NW）,該算法主要特點(diǎn)是以中性理論的思想為基礎(chǔ),將中性突變視為進(jìn)化的主角,以進(jìn)化潛力為啟發(fā)信息對(duì)染色體進(jìn)一步評(píng)價(jià),并利用中性游走對(duì)算法搜索過程進(jìn)行引導(dǎo).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與Chameleoclust相比,Chameleoclust NW具有更高的搜索效率和準(zhǔn)確率. 

【文章來源】：小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2019,40(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 研究背景
    2.1 子空間聚類簡(jiǎn)介
    2.2 進(jìn)化子空間聚類算法Chameleoclust
3 中性游走驅(qū)動(dòng)的Chameleoclust算法
    3.1 中性概念簡(jiǎn)介
    3.2 中性游走驅(qū)動(dòng)的Chameleoclust算法
    3.3 算法復(fù)雜度分析
4 實(shí)驗(yàn)分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中性進(jìn)化算法模型及其實(shí)驗(yàn)研究[J]. 陳賢富,郭晶,任岳淼.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2014(04)
[2]遺傳算法研究進(jìn)展[J]. 馬永杰,云文霞.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(04)



本文編號(hào)：3253276