基于遗传算法的一种改进的K-均值聚类算法

传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值.将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的.同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度.     

基于改进差分进化的K-均值聚类算法

针对K-均值算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法。该算法通过引入基于Laplace分布的变异算子和Logistic变尺度混沌搜索来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服传统K-均值算法的缺点,具有较好的搜索能力,且算法的收敛速度较快,鲁棒性较强。     

基于改进差分进化的K-均值聚类算法

针对K-均值算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法。该算法通过引入基于Laplace分布的变异算子和Logistic变尺度混沌搜索来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服传统K-均值算法的缺点,具有较好的搜索能力,且算法的收敛速度较快,鲁棒性较强。     

基于改进的K-均值聚类图像分割算法

K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。     

基于改进的K-均值聚类图像分割算法

K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。     

基于K-均值聚类的改进非选择算法研究

文章提出了一种基于K-均值聚类的改进非选择算法,其核心是对检测器集进行K-均值聚类,将检测器集分为多个子类,根据子类中心和待检测数据的亲和度选择若干个合适的子类进行实际检测。文中对算法的检测过程进行了分析,并给出了该算法用于入侵检测时的测试实验结果。实验结果表明,文章算法在检测速度上有明显改善。     

改进的K-均值聚类排挤小生境遗传算法

针对基于罚函数的排挤小生境遗传算法的缺陷,提出了改进的K-均值聚类排挤小生境遗传算法。该算法将改进的K-均值聚类分析与排挤技术有机地结合起来,无需事先确定小生境的数目和半径,可以通过调节最小聚类距离控制收敛到的小生境的数目,避免找到无效的极值点。理论分析和数值实验表明,该算法对于非均匀分布的多峰函数具有较好的搜索性能。     

基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法

聚类算法是数据挖掘中的重要方法。为了克服FCM初始值敏感、客易陷入局部最优解以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,在分析FCM算法和基于道传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,先以免疫单亲遗传聚类算法初始化,找到接近全局的最优解,再用FCM算法进行求解。实验表明,它既较好地解决了局部最优问题,又可以利用FCM的优点来提高整体的收敛速度。     

基于改进K-均值聚类算法的背景提取方法

背景提取是运动目标检测中重要而基础的一个环节.分析了一般静态背景提取算法的原理和缺陷,提出了一种新颖的基于改进K-均值聚类算法的背景提取方法,给出了动态三元组(DTDG)的概念,并且对每个像素用3个动态三元组进行建模,实现了原始背景的提取.实验验证了所提方案的有效性.     

一种改进的多视图K-均值聚类算法

近几年来,随着互联网的发展以及大数据时代的来临,具有多种表示即多视图数据越来越多,如何将传统的单一表示的数据聚类方法应用在多视图数据被广泛研究。其中传统的K-均值聚类算法因为有效性以及对于大数据的高效性而被扩展到了多视图数据领域,本文针对最近提出的一个新的多视图K-均值聚类方法,结合co-training的思想,提出了一个改进的多视图K-均值聚类算法,并在三个标准数据集上进行了实验,同时和已有的一些方法进行了比较,结果表明了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的K-means聚类分析

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,...     

基于Hadoop的改进型遗传聚类算法

针对经典K-means聚类算法存在易陷入局部最优解的缺点,提出并实现了一种基于Hadoop的改进型遗传聚类算法.该算法利用遗传算法具有全局性和并行性的特点去处理K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,在此基础上对遗传算法进行改进,然后将改进后的遗传算法与K-means算法相结合,为提高算法执行效率,将其基于Hado...     

一种改进的遗传K－均值聚类算法

文章提出一种基于改进遗传算法的K－均值聚类算法。主要对算法遗传算子进行改进：交叉操作通过交换两条染色体问的聚类中心进行重组,将一次K－均值方法当作变异操作,并加入跨世代精英选择机制。通过实验证明：该算法比传统的K－均值算法具有较好的性能,同时比其他基于遗传算法的K－均值算法具有更高的效率且更适用于规模较大的数据集。     

基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析

空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果。实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好。     

一种基于密度的K-means算法

基于密度聚类的思想,提出了一种改进的K—means算法。算法吸取密度聚类算法的优点,利用对象的t-邻域密度作为选择初始聚类中心点的条件．选出较优的初始中心点,从而得到较好的聚类效果。通过实验表明,此方法相对于随机选取初始聚类中心点准确率较高、稳定性强、可伸缩性好。     

基于并行遗传算法的K-means聚类研究

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数K难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的K-means聚类方法.该方法采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择样本点作为初始聚类中心形成染色体,然后结合K-means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该方法是一种精确高效的聚类方法.     

一种改进的小生境遗传聚类算法

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。     

一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法

空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K-均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。     

改进的K均值聚类算法彩色图像分割的研究

针对传统K均值聚类算法在彩色图像分割中受K值和初始聚类中心影响较大等问题。在基于图像子块划分的基础上给出了一种k值和初始聚类中心确定方法,并用区域生长算法对聚类后的子块进行块后处理,利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

使用遗传算法实现K—means聚类算法的K值选择

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。