融合改进PSO和K-调和均值的混合聚类算法
Journal of Nanchang University(Engineering & Technology)（2017）
Abstract
为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法(IPSO)和K-调和均值聚类(KHM)的混合聚类算法(IPSO-KHM).该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最优值附近的相对分布位置,通过移动低效粒子使之远离当前局部最优值,从而提高粒子全局搜索的效率,避免陷入局部最优.实证分析结果表明:IPSO-KHM算法的聚类效果、收敛速度、分类精度等性能优于其他算法.
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