基于混合并行遗传算法的文本聚类研究

针对传统K-Means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,易陷入局部最优解的问题,提出一种基于混合并行遗传算法的文本聚类方法。该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并在文档向量中随机选择初始聚类中心形成染色体,然后结合K-Means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现。实验表明该算法相对于K-Means算法、简单遗传算法等文本聚类方法具有更高的精确度和全局寻优能力。     

基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对FCM聚类算法时初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数C难以确定的问题,提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法.该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体,然后结合FCM算法的高效性和遗传算法的全局优化能力,通过遗传进化,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法.     

基于改进遗传算法的K-means聚类分析

K-means算法是聚类分析中的一种经典算法,但是K-means算法是一种局部搜索技术,受初始聚类中心的影响可能会过早收敛于最优解.而遗传算法具有良好的全局优化的能力,将遗传算法与K-means算法结合起来,能很好解决这一问题.在结合的过程中,又在最传统的遗传算法中改进染色体编码与适应度函数,从而优化k个中心点的选取,...     

一种基于遗传算法的K-means聚类算法

传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感,容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。     

K-means聚类算法的研究综述

K-均值聚类算法（K-means）是基于划分的聚类算法中的典型算法,针对K-means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷,提出一种新的选取K-means算法初始聚类中心的方法,该方法提高聚类结果的有效性和稳定性;还提出一种极值选择法,将最大距离法和最小距离法相结合,进一步提高初始聚类中心选择的准确性。     

基于密度的改进K均值算法及实现

传统的K均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,聚类结果很不稳定。提出一种基于密度算法优化初始聚类中心的改进K-means算法,该算法选择相互距离最远的k个处于高密度区域的点作为初始聚类中心。实验证明,改进的K-means算法能够消除对初始聚类中心的依赖,聚类结果有了较大的改进。     

自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法*

针对K-means聚类算法受初始类中心影响,聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means 聚类改进算法,并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的Hadoop分布式计算平台对不同样本数据集分别进行10次准确性实验和效率实验,结果表明：(1)聚类的平均准确率在实验所采用的4种UCI标准数据集上,相比原始K-means聚类算法和基于粒子群优化算法改进的K-means聚类算法都有所提高;(2) 聚类的平均运行效率在实验所采用的5种大小递增的随机数据集上,当数据量较大时,显著优于原始K-means串行算法,稍好于粒子群优化算法改进的并行K-means聚类算法。可以得出结论,在大数据情景下,应用该算法的聚类效果较好。     

改进的K-means网络入侵检测算法

针对K-means算法对于初始聚类中心选择敏感问题,提出了一种改进的K-means算法,该算法优化了聚类中心选择问题,能够获得全局最优的聚类划分,同时减少了算法的时间复杂度。实验结果表明,采用本文的算法进行网络入侵检测,相对于经典的聚类算法,能获得理想的网络入侵检测率和网络误报率。     

基于改进量子粒子群的K-means聚类算法及其应用

针对传统K-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的K-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最...     

一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法

针对K-means聚类算法和基于遗传（GA）的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。     

A new clustering method based on the bio-inspired cuttlefish optimization algorithm

Most of the well-known clustering methods based on distance measures, distance metrics and similarity functions have the main problem of getting stuck in the local optima and their performance strongly depends on the initial values of the cluster centers. This paper presents a new approach to enhance the clustering problems with the bio-inspired Cuttlefish Algorithm (CFA) by searching the best cluster centers that can minimize the clustering metrics. Various UCI Machine Learning Repository datasets are used to test and evaluate the performance of the proposed method. For the sake of comparison, we have also analysed several algorithms such as K-means, Genetic Algorithm and the Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm. The simulations and obtained results demonstrate that the performance of the proposed CFA-Clustering method is superior to the other counterpart algorithms in most cases. Therefore, the CFA can be considered as an alternative stochastic method to solve clustering problems.     

A powerful hybrid clustering method based on modified stem cells and Fuzzy C-means algorithms

One of the simple techniques for Data Clustering is based on Fuzzy C-means (FCM) clustering which describes the belongingness of each data to a cluster by a fuzzy membership function instead of a crisp value. However, the results of fuzzy clustering depend highly on the initial state selection and there is also a high risk for getting the best results when the datasets are large. In this paper, we present a hybrid algorithm based on FCM and modified stem cells algorithms, we called it SC-FCM algorithm, for optimum clustering of a dataset into K clusters. The experimental results obtained by using the new algorithm on different well-known datasets compared with those obtained by K-means algorithm, FCM, Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm demonstrate the better performance of the new algorithm.     

一种遗传模糊聚类算法及其应用

研究一种基于遗传算法的模糊聚类方法,即将遗传算法得到的聚类中心作为模糊C-均值（FCM）聚类算法初值,这样既可以克服FCM算法对初始中心敏感的缺点,也可以解决遗传算法只能找到近似解的问题。将算法用于通信信号的星座聚类,根据聚类有效性函数自适应地确定聚类中心,并完成信号类型的识别。仿真实验证明,当存在较小的定时误差时,算法对PSK和QAM信号仍然是有效的。     

一种基于密度的K—means算法

基于密度聚类的思想,提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点,利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点,从而得到较好的聚类效果。通过实验表明,此方法相对于随机选取初始聚类中心点准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。     

改进遗传算法的K-均值聚类算法研究

传统的k-均值算法对初始聚类中心的敏感很大,极易陷入局部最优值;利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但后期容易出现收敛速度缓慢.为了克服上述缺点,文章将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,使个体浓度和适应度同时对个体的选择施加影响,以此提出基于改进遗传算法的K-均值聚类算法,该方法利用K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化搜索能力,较好地解决了聚类中心优化问题.试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量,并且具有较好的收敛速度.     

基于GSA算法改进的K均值聚类

为改善K均值聚类存在的对初始聚心敏感、全局搜索能力弱和凭经验确定聚类数等不足,提出一种基于GSA算法的改进K均值聚类。采用粒子编码策略,把聚类中心集合视作种群粒子,引入GSA搜索聚类质量最好的初始聚类中心,设均方误差为适应度函数,引导全局搜索方向,设置种群成熟度因子避免算法陷入局部最优,引入聚类质量评价指标获取最佳聚类数。通过在4种UCI数据集上做仿真测试,验证了改进后K均值聚类具有较高的正确率和更好的稳定性。     

An efficient hybrid algorithm based on modified imperialist competitive algorithm and K-means for data clustering

Clustering techniques have received attention in many fields of study such as engineering, medicine, biology and data mining. The aim of clustering is to collect data points. The K-means algorithm is one of the most common techniques used for clustering. However, the results of K-means depend on the initial state and converge to local optima. In order to overcome local optima obstacles, a lot of studies have been done in clustering. This paper presents an efficient hybrid evolutionary optimization algorithm based on combining Modify Imperialist Competitive Algorithm (MICA) and K-means (K), which is called K-MICA, for optimum clustering N objects into K clusters. The new Hybrid K-ICA algorithm is tested on several data sets and its performance is compared with those of MICA, ACO, PSO, Simulated Annealing (SA), Genetic Algorithm (GA), Tabu Search (TS), Honey Bee Mating Optimization (HBMO) and K-means. The simulation results show that the proposed evolutionary optimization algorithm is robust and suitable for handling data clustering.