基于花粉算法的K均值聚类算法

发布时间：2018-02-16 01:47

  本文关键词： K均值聚类 花粉算法 初始聚类中心　出处：《纺织高校基础科学学报》2016年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能.
[Abstract]:Aiming at the problems of low precision and slow convergence rate of the original pollen algorithm, an improved pollen algorithm with Gao Si white noise disturbance is proposed to optimize the initial clustering center of K-means algorithm by using the powerful global searching ability of the improved pollen algorithm. The influence of outlier on clustering is reduced by distance-based method, and the performance of the algorithm is verified and tested. The experimental results show that the algorithm can effectively avoid falling into local optimum and improve the clustering performance.
【作者单位】： 西安工程大学理学院;
【基金】：陕西省自然科学基金资助项目(2016JM1031)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1514378