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针对基于罚函数的排挤小生境遗传算法的缺陷,提出了改进的K-均值聚类排挤小生境遗传算法。该算法将改进的K-均值聚类分析与排挤技术有机地结合起来,无需事先确定小生境的数目和半径,可以通过调节最小聚类距离控制收敛到的小生境的数目,避免找到无效的极值点。理论分析和数值实验表明,该算法对于非均匀分布的多峰函数具有较好的搜索性能。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2019,(3):46-50
隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于"半月"数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法.基于三层RBF神经网络结构,以支持向量机作为分类器,开展了K-均值+最小均方算法及K-均值+递归最小二乘算法2种混合模式的对比实验.实验结果表明,"K-均值+RLS"算法相比"K-均值+LMS"算法具有更快的收敛性,在应对线性不可分的情况,上下半月单独作用的K-均值聚类算法表现更优越,综合考虑收敛速度及分类精度两个指标,论文提出的上下半月单独计算中心点的K-均值聚类+RLS的混合学习算法获得较优的性能. 相似文献
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文中分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,合理地构建了克隆选择算子及引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法.最后,实现了该算法对几种典型的多峰函数的优化仿真,结果表明该算法简单有效. 相似文献
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小生境遗传算法在函数优化中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了基于稳态复制策略的二进制小生境遗传算法,并把其应用于复杂函数优化问题中,通过与基于最优保存策略的基本遗传算法进行比较,说明改进算法可以极大克服遗传算法未成熟收敛问题以及极易陷入局部解问题,提高了算法收敛性能和收敛速度。 相似文献
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模糊C均值聚类是聚类分析中应用最广泛的算法之一,但是聚类数目需要人为预先设定,在实际应用中有极大的局限性。提出一种自动确定聚类数目的基于粒子群的模糊C均值聚类算法,通过对不同聚类数目进行试验,利用添加粒子阈值向量自动确定最佳的聚类数目。在预设的最大聚类数目内随机分割数据集,利用重构准则重新构建初始值,以此克服需要事先设置聚类数目的模糊C均值缺点。利用有效性函数评估算法性能,试验结果表明,该算法能自动找到最优聚类数目,聚类效果很好。 相似文献
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改进的遗传模糊混合聚类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对模糊C-均值（FCM）与遗传算法相结合的混合聚类算法进行了研究,针对遗传算法部分的染色体编码、种群初始化、个体适应度函数、遗传算子以及遗传参数设置等问题,给出了一种新的设计方法,进而得到了一个改进的遗传模糊混合聚类算法（HGFA）,并用MATLAB进行了仿真试验．结果表明该算法不但提高了收敛速度,而且聚类质量也有明显改善． 相似文献
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基于单一的遗传算法在解决排课问题时出现的易早熟、收敛速度慢等缺陷.引入小生境技术,将小生境技术与遗传算法相结合构造一个混合遗传算法,用来改进单一遗传算法在解决排课问题上的不足. 相似文献
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将传统相似三角形匹配方法和快速二维聚类匹配方法进行融合,再利用基于灰度的方法对部分伪匹配三角形进行剔除,实现了一种新的抗旋转、缩放的特征点匹配算法．融合后的算法对有效点的要求降低,同时通过在复数向量空间中进行相似三角形检索及参数聚类,提高了算法的效率． 相似文献
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典型的基于空间约束的划分聚类算法采用基于梯度下降的搜索方法,存在着易陷入局部极值和对初始值敏感的问题,因此提出带障碍的量子粒子群聚类算法。新算法重新定义了数据点绕过障碍物的距离函数,提出了粒子逃逸原则以避免聚类中心点陷入障碍物中,并且在很大程度上克服了划分聚类的缺点。实验结果证明了该算法的有效性和准确性。 相似文献
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针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。 相似文献
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一种基于向量空间模型的文本聚类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的. 相似文献
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用进化策略求解多目标优岱问题时,为了保证Pareto前沿的多样性,该文提出了基于拥挤度和分散度的多样性处理方法,在分析基于拥挤距离处理多样性的基础上引入了拥挤度和分散度的概念,当两个个体具有相同的拥挤度时,通过其分散度来判断哪个个体更拥挤,这样能更好地保证解在Pareto前沿的多样性．仿真实验表明,该算法能更好地维持Pareto前沿的多样性。 相似文献
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传统的集中式聚类算法不适宜对传感器网络的分布式数据进行聚类,用遗传进化机制对传统k-means的分布式聚类算法进行优化,可得出遗传k-means聚类算法。遗传k-means聚类算法即在传感器网络中sink节点传送随机选取的初始k个簇心到各个传感器节点,在这些节点上分别用遗传k-means聚类算法将本地的数据划分到距离最近的簇,然后将簇信息在无线传感器网络里通过路由逐层上传合并汇聚到sink节点,计算k个簇心的平均值,再往下传送k个簇心,反复迭代更新直至聚类目标函数值达到最小为止。实验表明,遗传k-means聚类算法的聚类效果较好,收敛速度较快。 相似文献
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An efficient enhanced k-means clustering algorithm 总被引：9，自引：0，他引：9
FAHIM A.M SALEM A.M. TORKEY F.A. RAMADAN M.A. 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(10):1626-1633
INTRODUCTION The huge amount of data collected and stored in databases increases the need for effective analysis methods to use the information contained implicitly there. One of the primary data analysis tasks is cluster analysis, intended to help a user understand the natural grouping or structure in a dataset. Therefore, the development of improved clustering algorithms has received much attention. The goal of a clustering algorithm is to group the objects of a database into a set of m… 相似文献