一种引力搜索和K-means的混合聚类算法

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K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法,具有算法简单、速度快和容易实现等特点.但它依赖初始值,容易陷入局部最优解.引力搜索算法是在2009年由伊朗的Esmat Rashedi教授等人基于引力定律提出的一个新算法,该算法已成功应用于聚类,但存在收敛速度慢等问题.鉴于K-means原理简单,聚类速度快的特点,本文提出了一种K-means和引力搜索相结合的算法,该算法将全局搜索能力强的引力搜索算法和局部搜索能力较强的K-means算法结合在一起,减少了引力搜索算法的运行时间,解决了引力搜索易受初始种群影
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