基于和声搜索的近邻传播算法

发布时间：2023-04-21 00:13

　　针对近邻传播算法中偏向参数调优难的问题,提出了一种基于和声搜索的近邻传播算法(HS-AP),利用和声搜索自动为数据集匹配最佳偏向参数,进而提高算法聚类精度。HS-AP算法首先把偏向参数编码为和声,利用和声算法自动搜索最佳和声,并将搜索到的和声解码为偏向参数进行运算。在UCI标准数据集上进行实验对比表明HS-AP算法在准确率,兰德指数,正则化互信息三个指标方面均有提升。准确率平均提升了6.36%,兰德指数平均提升了4.677%,正则化互信息平均提升了19.04%。

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【文章目录】：
0 引言
1 近邻传播算法概述
2 基于和声搜索的近邻传播算法
3 仿真实验与分析
4 结语



本文编号：3795447