基于改进人工蜂群算法的k-means聚类算法

来源 :贵州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：kongct_2006

【摘要】

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为克服k-means算法对初始聚类中心敏感的缺点,提出用改进后的人工蜂群算法来优化k-means算法的聚类中心.用最大距离积法对蜜源进行初始化,提高了蜜源的质量.增加蜜源搜索范围

【作者】

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贺思云高建瓴陈岚

【机构】

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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学档案馆

【出处】

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贵州大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2017年5期

【关键词】

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人工蜂群算法 K-MEANS聚类最大距离积动态调整范围孤立点 artificial bee colonyk-means clusteringmax dis

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为克服k-means算法对初始聚类中心敏感的缺点,提出用改进后的人工蜂群算法来优化k-means算法的聚类中心.用最大距离积法对蜜源进行初始化,提高了蜜源的质量.增加蜜源搜索范围的动态调整因子,加快了算法的收敛速度.蜂群间经验值的交换,让算法在跳出局部最优解的同时,获得一个适应度值较高的蜜源;孤立点的寻找进一步提高了算法的有效性.实验表明,该算法加快了算法的收敛速度并提高了k-means聚类结果的准确度.

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