基于进化策略的K-means聚类算法

来源 :江南大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ycx20080907

【摘要】

：

针对K-means聚类算法易陷入局部极小以及K值选取的问题，提出一类基于进化策略的聚类算法，可以有效地搜索最优聚类中心和聚类个数K；还提出了确定K值范围的经验公式，以减小搜索空间

【作者】

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阎岭蒋静坪

【机构】

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浙江大学电气工程学院

【出处】

：

江南大学学报

【发表日期】

：

2004年3期

【关键词】

：

进化策略 K-MEANS聚类全局最优 evolution strategy K-means clustering global optimum

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针对K-means聚类算法易陷入局部极小以及K值选取的问题，提出一类基于进化策略的聚类算法，可以有效地搜索最优聚类中心和聚类个数K；还提出了确定K值范围的经验公式，以减小搜索空间，提高搜索效率，并给出了理论分析．相对遗传算法而言，本方法鳊码简单，种群较小．对Fishers iris数据集的仿真实验表明，该方法得到最优解的可能性比经典算法大得多．

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