| 基于细菌群体趋药性优化的k-means算法 |
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| 引用本文： | 于来行,张敏,葛斌.基于细菌群体趋药性优化的k-means算法[J].计算机工程与设计,2009,30(7). |
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| 作者姓名： | 于来行 张敏 葛斌 |
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| 作者单位： | 大连大学,信息工程学院,辽宁,大连,116622 |
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| 摘 要： | 细茵趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法--细菌群体趋药性(BCC)算法.将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度,并给出了一些实验,结果令人满意.
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| 关 键 词： | 细茵趋药性算法 细菌群体趋药性 k-means算法 聚类算法 类内离散度和 |
K-means algorithm optimization based on bacterial colony chemotaxis |
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| YU Lai-hang,ZHANG Min,GE Bin.K-means algorithm optimization based on bacterial colony chemotaxis[J].Computer Engineering and Design,2009,30(7). |
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| Authors: | YU Lai-hang ZHANG Min GE Bin |
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