具有全局优化能力的K均值聚类算法

来源 :西南师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：sqqmyquanqs

【摘要】

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传统的K均值聚类算法是确定性的迭代算法,具有探索能力弱、容易陷入局部最优的缺点.在聚类中心的更新过程中加入系数因子线性递减的随机项,使改进的迭代算法在前期具有强的探

【作者】

：

李彬

【机构】

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乐山师范学院智能信息处理及应用实验室

【出处】

：

西南师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年7期

【关键词】

：

K均值聚类确定性的随机项全局最优

【基金项目】

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四川省教育厅科研项目(12ZB238);乐山市科技计划项目(13GZD051)

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传统的K均值聚类算法是确定性的迭代算法,具有探索能力弱、容易陷入局部最优的缺点.在聚类中心的更新过程中加入系数因子线性递减的随机项,使改进的迭代算法在前期具有强的探索能力,而在后期保持良好的局部搜索能力,同时保持了传统K均值聚类算法结构简单的特点.实例说明,增加了随机项的K均值聚类算法具有良好的全局优化能力.

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