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基于混合遗传算法的K-Means最优聚类算法
基于混合遗传算法的K-Means最优聚类算法
来源 :华东理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:aids1324170
【摘 要】
:
针对遗传算法的K-Means聚类算法在遗传过程中容易受到适应度最大染色体的影响,存在过早收敛于局部最优值和遗传算法的局部搜索性能较差的问题,提出了结合混沌优化方法形成的
【作 者】
:
吕强
俞金寿
【机 构】
:
华东理工大学自动化研究所
【出 处】
:
华东理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2005年02期
【关键词】
:
数据挖掘
遗传算法
混沌优化
聚类
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针对遗传算法的K-Means聚类算法在遗传过程中容易受到适应度最大染色体的影响,存在过早收敛于局部最优值和遗传算法的局部搜索性能较差的问题,提出了结合混沌优化方法形成的混合遗传算法。仿真实验表明:该方法有效地克服了遗传算法的早熟问题,从而得到最优的聚类中心。
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