【k均值聚类算法范文】基于K-means的改进人工蜂群聚类算法

本文作者：曹永春；蔡正琦；邵亚斌；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于K-means的人工蜂群(ABC)聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略,增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整,提高了算法收敛速度,增强了局部寻优能力。实验结果表明,该算法不仅克服了K-means算法稳定性差的缺点,而且具有良好的性能和聚类效果。
【论文正文预览】：0引言聚类分析是一种重要的无监督学习技术,其目标是将数据集合分成若干类,使得同一类内的样本相似度尽可能大,而不同类间的样本相似度尽可能小,目前在机器学习、模式识别、Web挖掘以及图像量化等领域得到了广泛的应用[1]。K-means算法是一种常用的聚类算法,它具有良好的局部
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：人工蜂群算法聚类分析K-means反向学习非线性选择
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【稿件标题】：【k均值聚类算法范文】基于K-means的改进人工蜂群聚类算法
【作者单位】：西北民族大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
【版权所有人】：曹永春；蔡正琦；邵亚斌；

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