【摘 要】
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针对K均值聚类算法和基于混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA）的K均值聚类算法的一些缺点,提出了基于改进混合蛙跳（Improved Shuffled Frog-Leaping AlgorithmI,SF-
【基金项目】
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甘肃省支撑计划项目（090GKCA034）, 甘肃省自然科学基金资助项目（0916RJZA017）
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针对K均值聚类算法和基于混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA）的K均值聚类算法的一些缺点,提出了基于改进混合蛙跳（Improved Shuffled Frog-Leaping AlgorithmI,SF-LA）的K均值聚类算法。该算法首先将生物学中吸引排斥机制应用在SFLA中,修改了更新策略,形成了ISFLA算法;再用该算法优化K均值聚类算法。理论分析和实验结果表明,该算法提高了收敛速度,有效地避免了SFLA早熟现象,从而改善了对高维复杂数据的搜索效率,仿真结
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