基于差分演化的K-means算法在肝脏疾病中的应用

传统的K-均值算法依赖于初始聚类中心的选取,使聚类结果只能收敛于局部最优解;差分演化算法是一类利用随机偏差扰动产生新个体的方式获得非常好的收敛性的结果。为了克服K-均值聚类算法的上述缺点,该文提出基于差分演化的K-均值聚类算法,新算法结合K-均值算法的高效性和差分演化算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题。实验证明,此算法能够有效改善聚类质量。以肝功能疾病为例对新方法在医学中的应用进行了探讨。     

融合改进差分进化思想的K-调和均值聚类

针对K-调和均值聚类算法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-调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法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K-调和均值算法的缺点,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力。     

一种基于全局K-均值聚类的改进算法

全局K-均值聚类算法需要随机选取初始的聚类中心,本文基于K中心点算法的思想,将其作为全局K-均值聚类算法的初始聚类中心,并对全局K-均值聚类算法进行改进。依托人工模拟数据和学习库中的数据分析,对比两种算法的性能,得出改进算法聚类时间短,鲁棒性强的结论。     

一种基于差分演化的K-medoids聚类算法

针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。     

基于人工蜂群优化的K均值聚类算法

为了改善K均值聚类算法对初始聚类中心敏感和易于陷入局部最优的不足,提出人工蜂群算法和K均值聚类算法相结合的想法,即基于人工蜂群优化的K均值聚类算法。通过全局寻优能力强的人工蜂群算法初始化K均值的聚类中心并优化聚类中心的位置,从而帮助K均值跳出局部极值,优化聚类效果。将混合聚类算法用Iris、Red Wine和New Red Wine数据集做聚类测试,结果表明该算法既克服了原始K均值聚类算法容易受初始聚类中心影响和不稳定的缺点,又具有良好的性能和聚类效果。     

基于差分算法的K-均值聚类分析

提出一种基于差分算法的聚类分析方法,采用结构体数组对聚类的中心进行编码,并用样本向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过变异、交叉和选择操作对聚类中心的编码进行优化,以获得最好的聚类中心.通过差分算法的全局搜索能力,来获取全局最优结果.实验结果显示,该方法的聚类划分效果明显优于传统的K-均值方法,也一般优于基于遗传算法的聚类算法和基于微粒群的聚类算法.     

基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域。但K-均值 聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果。针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子 群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK。在算法运行初期,利用随机权重粒 子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部 搜索能力,实现算法快速收敛。实验表明：RWPSOK 算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局 部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK) 相比,RWPSOK 算法具有更好的分割效果和更高的分割效率。     

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.     

基于多类合并的PSO-means聚类算法

针对传统K—means算法中对初始化聚类中心敏感,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法．该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心,然后利用K—means算法进行优化聚类,最后根据多类合并条件进行聚类合并,以获取最佳聚类结果．实验结果证明,该算法能有效解决传统K—means算法存在的缺陷,具有更快的收敛速度及更好的全局搜索能力,聚类划分效果更优．     

一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法

提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。     

一种基于密度聚类的小生境差分进化算法

针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷,提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点,首先初始化一个没有子种群的全局种群,再在全局种群中采用DE/rand/2/bin进行迭代搜索,并对其中的个体进行聚类,当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群,然后在各子种群中采用改进的DE/best/2/bin进行迭代搜索并重新进行聚类,从而提高进化过程中种群的多样性,增强算法跳出局部最优的能力。仿真实验表明,该方法能显著提高算法的收敛速度和全局搜索能力,有效避免早熟收敛。     

基于PSO的k-means算法及其在网络入侵检测中的应用

在传统k-means算法中,初始聚类中心随机选择,聚类结果随初始聚类中心的不同而波动,从而导致聚类结果不稳定。提出的PSO-based k-means算法使用PSO算法优化生成初始聚类中心,得到的聚类结果全局最优,不会陷入局部最优解。实验结果表明,将PSO-based k-means算法用于入侵检测系统的规则挖掘处理模块,其入侵检测率明显高于传统k-means算法,而误报率则大大低于后者。显然,PSO-based k-means算法可有效提高网络入侵检测系统的性能。     

A novel clustering-based differential evolution with 2 multi-parent crossovers for global optimization

Differential evolution (DE) is a simple and efficient global optimization algorithm. However, DE has been shown to have certain weaknesses, especially if the global optimum should be located using a limited number of function evaluations (NFEs). Hence hybridization with other methods is a research direction for the improvement of differential evolution. In this paper, a hybrid DE based on the one-step k-means clustering and 2 multi-parent crossovers, called clustering-based differential evolution with 2 multi-parent crossovers (2-MPCs-CDE) is proposed for the unconstrained global optimization problems. In 2-MPCs-CDE, k cluster centers and several new individuals generate two search spaces. These spaces are then searched in turn. This method utilizes the information of the population effectively and improves search efficiency. Hence it can enhance the performance of DE. A comprehensive set of 35 benchmark functions is employed for experimental verification. Experimental results indicate that 2-MPCs-CDE is effective and efficient. Compared with other state-of-the-art evolutionary algorithms, 2-MPCs-CDE performs better, or at least comparably, in terms of the solution accuracy and the convergence rate.     

一种新的混合聚类分析算法*

结合人工鱼群算法的全局寻优优点提出了一种基于人工鱼群算法的K-平均混合聚类分析算法。实验结果表明,该算法能克服K-平均聚类算法易陷入局部极小的不足,有较好的全局性,且聚类正确率明显高于K-平均算法,聚类效果更好。     

Automatic Clustering Using an Improved Differential Evolution Algorithm

Differential evolution (DE) has emerged as one of the fast, robust, and efficient global search heuristics of current interest. This paper describes an application of DE to the automatic clustering of large unlabeled data sets. In contrast to most of the existing clustering techniques, the proposed algorithm requires no prior knowledge of the data to be classified. Rather, it determines the optimal number of partitions of the data "on the run." Superiority of the new method is demonstrated by comparing it with two recently developed partitional clustering techniques and one popular hierarchical clustering algorithm. The partitional clustering algorithms are based on two powerful well-known optimization algorithms, namely the genetic algorithm and the particle swarm optimization. An interesting real-world application of the proposed method to automatic segmentation of images is also reported.     

基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法

针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题,提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心,再结合均衡化函数对聚类个数进行优化,以获得最优聚类。采用标准的UCI数据集进行实验对比,发现改进后的算法相比传统的算法有较高的准确率和稳定性。     

基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究

为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,本文提出一种混合K-调和均值聚类算法（G-KHM）。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-mean聚类算法、C均值聚类算法以及粒子群算法,在分类精度和运行时间上表现出了更好地效果。