一种改进的狼群搜索算法及用于解决聚类问题

发布时间：2017-08-04 08:32

  本文关键词：一种改进的狼群搜索算法及用于解决聚类问题

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【摘要】：具有短暂记忆的狼群搜索算法WSA(Wolf search algorithm with ephemeral memory)是一种新的群智能优化算法,然而该算法存在易陷入局部最优之不足。为此,提出一种改进的狼群搜索算法IWSA(An improved wolf search algorithm)。将该算法应用于解决聚类问题,提出一种IWSA与k-means相结合的聚类方法。方法在每次迭代中,利用IWSA来指导搜寻全局最优质心,避免了算法陷入局部最优。最后,用11个真实数据集和2个人工合成数据集来测试该方法的性能。测试结果证实了该方法是可行的和有效的。
【作者单位】： 广西民族大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 狼群搜索算法(WSA) k-means 聚类算法
【基金】：广西自然科学基金项目(0832084) 广西高等学校科研项目(KY2015YB078)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言 聚类又称为数据分割,是将数据对象分成类或簇的过程,使同一个簇中的对象之间具有高度的相似度,而不同簇中的对象高度相异。“如何最好地分类数据集合,并可最大限度地确保类的完整性”一直是一个具有挑战性的研究问题。自从1967年Macqueen[1]提出k-means聚类算法以来,关

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本文编号：618595