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一种基于人工免疫原理的混合聚类算法
引用本文:冯栋梁,莫宏伟,陆娜. 一种基于人工免疫原理的混合聚类算法[J]. 自动化技术与应用, 2008, 27(1): 5-7
作者姓名:冯栋梁  莫宏伟  陆娜
作者单位:哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,信息与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001
基金项目:黑龙江省科技攻关项目 , 黑龙江省留学回国人员科研启动基金
摘    要:通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制,提出了一种基于人工免疫原理的混合聚类算法.该算法引入了记忆抗体的分化和抑制机制,可有效地摆脱局部最优点;同时还集成了K-均值搜索算子,用于加快收敛速度.与K-均值方法比较,其具有更快的收敛速度和更高的收敛精度.仿真结果表明,所提算法是有效的.

关 键 词:聚类算法  人工免疫原理  K-均值
文章编号:1003-7241(2008)01-0005-03
收稿时间:2007-08-15
修稿时间:2007-08-15

A New Hybrid Clustering Method Based on the Artificial Immune Theory
FENG Dong-liang,MO Hong-wei,LU Na. A New Hybrid Clustering Method Based on the Artificial Immune Theory[J]. Techniques of Automation and Applications, 2008, 27(1): 5-7
Authors:FENG Dong-liang  MO Hong-wei  LU Na
Abstract:Inspired by the clone selection principle and memory mechanism of the vertebrate immune system, a new hybrid clustering method based on the artificial immune theory is presented. The local optimal solution can be avoided by the interaction between memory cells and antibodies. Also, the K-means algorithm is used as a search operator in order to improve the convergence speed. Comparing with the K-means algorithm based clustering approaches the proposed algorithm can obtain the best partition of data sets. Experimental results indicate the validity of the proposed algorithm.
Keywords:clustering algorithm   artificial immune theory   K-means
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