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| 融合改进PSO和K-调和均值的混合聚类算法 |
| 余亮曾勍炜石永革肖异瑶 |
| 南昌大学信息工程学院南昌大学网络中心
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摘要 为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法(IPSO)和K-调和均值聚类(KHM)的混合聚类算法(IPSO-KHM)。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最优值附近的相对分布位置,通过移动低效粒子使之远离当前局部最优值,从而提高粒子全局搜索的效率,避免陷入局部最优。实证分析结果表明:IPSO-KHM算法的聚类效果、收敛速度、分类精度等性能优于其他算法。
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| 关键词 ：
聚类分析,
全局搜索,
改进粒子群算法,
K-调和均值聚类算法
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(61262049)； 江西省科技厅科学技术研究资助项目(2014ZBBE50008)； |
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