共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
针对传统K—means聚类算法对初始聚类中心的敏感性和随机性,造成容易陷入局部最优解和聚类结果波动性大的问题,结合密度法和最大化最小距离的思想,提出基于最近高密度点间的垂直中心点优化初始聚类中心的K—means聚类算法。该算法选取相互间距离最大的K对高密度点,并以这足对高密度点的均值作为聚类的初始中心,再进行K—means聚类。实验结果表明,该算法有效排除样本中含有的孤立点,并且聚类过程收敛速度快,聚类结果有更好的准确性和稳定性。 相似文献
3.
初始中心优化的K—Means聚类算法 总被引:22,自引:1,他引:22
1.引言聚类分析(clustering)是人工智能研究的重要领域。聚类方法被广泛研究并应用于机器学习、统计分析、模式识别以及数据库数据挖掘与知识发现等不同的领域。各种聚类方法中,基于目标函数的K-Means聚类方法应用极为广泛,根据聚类结果的表达方式又可分为硬K-Means(HCM)算法、模糊K-Means算法(FCM)和概率K-Means算法(PCM)。各种K-Means算法都以确定的目标函数来测度聚类的效果,最佳的聚类效果对应于目标函数的极值点。由于目标函数局部极小值点的存在以及算法的贪心性,导致聚类结果对初始中心敏感,往往达不到全局最优。 相似文献
4.
使用遗传算法实现K—means聚类算法的K值选择 总被引:6,自引:0,他引:6
针对无导师聚类K-均值算法中K值的选取问题,提出了使用遗传算法(缩写为GA)优化K值参数的方法。通过对UCI机器学习数据库中7类数据的实验,表明本方法是比较有效的。 相似文献
5.
6.
基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的串行聚类算法在对海量数据进行聚类时性能往往不尽如人意,为了适应海量数据聚类分析的性能要求,针对传统聚类算法的不足,提出一种基于消息传递接口(MPI)集群的并行PSO混合K均值聚类算法。首先将改进的粒子群与K均值结合,提高该算法的全局搜索能力,然后利用该算法提出一种新的并行聚类策略,并将该算法与K均值聚类算法、粒子群优化(PSO)聚类算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性,而且具有较高的加速比。 相似文献
7.
基于PSO的模糊聚类算法 总被引:8,自引:3,他引:8
提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。 相似文献
8.
基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法 总被引:3,自引:3,他引:3
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果. 相似文献
9.
在大量的模糊聚类算法中,模糊C均值聚类算法是应用最为广泛的,然而它存在着一些缺点:对初始值敏感,对噪声数据敏感,容易陷入局部最优。针对以上问题,提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法,利用粒子群强大的全局寻优能力,这种算法克服了模糊C均值聚类算法的缺点,试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法。 相似文献
10.
提出了一种把自组织特征映射SOM和Kmeans算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类,然后以SOM的输出权值初始化Kmeans的聚类中心,再用Kmeans算法对文档聚类。实验结果表明,该聚类组合算法能改进文档聚类的性能。 相似文献
11.
基于改进粒子群算法的聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法.该算法将局部搜索能力强的K均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K均值算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,有效地阻止了早熟现象的发生.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果. 相似文献
12.
王杨 《计算机与数字工程》2014,42(9):1610-1612
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类(FCM)算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高. 相似文献
13.
14.
张云明 《计算机工程与科学》2011,33(9):95
粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法。本文在介绍PSO算法基本原理和流程的基础上,分析了该算法在处理一些复杂问题时容易出现的早熟收敛、收敛效率低和精度不高等问题,提出了一种基于新变异算子的改进粒子群优化算法(NMPSO)。NMPSO算法将产生的变异粒子与当前粒子进行优劣比较,选择较优的粒子,增强了种群的多样性,有效地避免算法收敛早熟。用5个常用基准测试函数对两种算法进行对比实验,结果表明:新提出的NMPSO算法增强了全局搜索能力,提高了收敛速度和收敛精度。 相似文献
15.
16.
17.
18.
针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。 相似文献
19.
一种新的聚类算法--粒子群聚类算法 总被引:12,自引:0,他引:12
在分析K均值聚类算法存在不足的基础上,该文提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的K均值聚类算法。实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度。 相似文献