基于改进磷虾群算法的K-means算法 |
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引用本文: | 刘唐,周炜,李志鹏,权文.基于改进磷虾群算法的K-means算法[J].探测与控制学报,2019(1). |
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作者姓名: | 刘唐 周炜 李志鹏 权文 |
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作者单位: | 空军工程大学;西安财经学院行知学院;中国人民解放军75837部队 |
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摘 要: | 针对磷虾群算法易陷入局部最优、搜索能力弱及K-means算法易受初始聚类中心选择影响等问题,提出一种基于改进磷虾群算法的K-means算法。该算法通过混沌初始化、动态分群、精英引领和随机变异等策略改进磷虾群算法,并引入最佳聚类数自适应机制,提高了算法的综合寻优能力。实验通过6种基准函数检验了改进磷虾群算法的有效性,用UCI机器学习数据集及人造数据集测试验证了基于改进磷虾群算法的K-means算法的性能。验证结果表明,改进磷虾群算法在保证较快收敛速度的基础上提升了全局寻优能力,与其他算法相比,该算法各方面性能显著提升。
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