基于粒子群的K均值聚类算法

被引：118

作者：

刘靖明

韩丽川

侯立文

机构：

[1] 上海交通大学管理学院

来源：

关键词：

粒子群算法; 聚类分析; 全局优化; K均值算法; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法———基于粒子群的K均值聚类算法,并将此算法与现有的基于遗传算法的K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于遗传算法的K均值聚类算法.

引用

页码：54 / 58

页数：5