發(fā)布時間：2017-08-04 08:32

  本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的狼群搜索算法及用于解決聚類問題

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【摘要】：具有短暫記憶的狼群搜索算法WSA(Wolf search algorithm with ephemeral memory)是一種新的群智能優(yōu)化算法,然而該算法存在易陷入局部最優(yōu)之不足。為此,提出一種改進(jìn)的狼群搜索算法IWSA(An improved wolf search algorithm)。將該算法應(yīng)用于解決聚類問題,提出一種IWSA與k-means相結(jié)合的聚類方法。方法在每次迭代中,利用IWSA來指導(dǎo)搜尋全局最優(yōu)質(zhì)心,避免了算法陷入局部最優(yōu)。最后,用11個真實數(shù)據(jù)集和2個人工合成數(shù)據(jù)集來測試該方法的性能。測試結(jié)果證實了該方法是可行的和有效的。
【作者單位】： 廣西民族大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 狼群搜索算法(WSA) k-means 聚類算法
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項目(0832084) 廣西高等學(xué)�？蒲许椖�(KY2015YB078)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言 聚類又稱為數(shù)據(jù)分割,是將數(shù)據(jù)對象分成類或簇的過程,使同一個簇中的對象之間具有高度的相似度,而不同簇中的對象高度相異�！叭绾巫詈玫胤诸悢�(shù)據(jù)集合,并可最大限度地確保類的完整性”一直是一個具有挑戰(zhàn)性的研究問題。自從1967年Macqueen[1]提出k-means聚類算法以來,關(guān)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：618595