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基于改进遗传算法的K-means聚类分析
引用本文:王颖,刘建平.基于改进遗传算法的K-means聚类分析[J].工业控制计算机,2011,24(8):78-79.
作者姓名:王颖  刘建平
作者单位:浙江理工大学信息电子学院,浙江杭州,310018
摘    要: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,...

关 键 词:遗传算法  K-means  聚类分析  数据挖掘

Clustering Analysis of K-means Based on Improved Genetic Algorithm
Abstract:K-means algorithm is a local search technique,which is influenced by the original Clustering centers,may have convergence of the best results earlier.Genetic algorithm is able to improve the whole process,so combine the Genetic algorithm with K-means algorithm to solve this problem.During the combing,and improves the Chromosome coding and the fitness function based on the traditional genetic algorithm,optimized the choice of the center.
Keywords:genetic algorithm  K-means  clustering analysis  data mining  
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