共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果表明,快速分解模拟退火算法退火时间短、收敛速度快, 磁盘I/O开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。 相似文献
2.
一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法 总被引:2,自引:1,他引:2
把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果证明,快速分解模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,磁盘开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。I/O 相似文献
3.
基于模拟退火的动态聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一个基于模拟退火的动态聚类算法,用模拟退火的全局优化能力来解决常规动态聚类方法中聚类结果对初始中心的敏感性问题,仿真结果表明,它是一个具有全局最优解的动态聚类方法。 相似文献
4.
张婧 《计算机光盘软件与应用》2012,(5):71-72
针对传统聚类算法中存在的较易陷入局部最优解等问题,在传统的K均值算法中引入了遗传算法和模拟退火算法,将两种算法相结合,通过交叉、变异、模拟退火等操作,实现了聚类分析。通过模拟数据集的实验和UCI数据集的实验验证了算法的稳定性和获取全局最优解特性。 相似文献
5.
模拟退火K均值聚类算法及其应用研究 总被引:4,自引:1,他引:3
针对CRM客户分类,提出模拟退火算法与K均值算法相结合的聚类算法.利用模拟退火算法全局寻优能力改变k均值算法易陷入局部极值的缺点.经标准数据集检验,证明算法有效.根据烟草商业企业业务数据和卷烟营销特点分析,设计客户分类评价指标模型.将算法应用于烟草商业企业CRM客户分类,分类结果符合卷烟营销特点,从实用角度验证算法有效.根据客户分类设计了差异化CRM营销策略. 相似文献
6.
一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的聚类算法如k-means算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的影响.提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法,该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),由贪心EM算法实现高斯混合模型结构和参数的自动学习,而不需要先验知识.这种聚类算法可以克服k-means等算法的缺点,实验结果表明该算法具有更好的聚类效果. 相似文献
7.
8.
数据挖掘的目标是处理大量的数据,从中提取知识.对模拟退火算法进行改进并应用于数据挖掘中.实验证明,在对数据进行聚类分析时算法体现其有效性,可以获得较好的聚类结果. 相似文献
9.
数据挖掘中聚类算法比较研究 总被引:16,自引:0,他引:16
聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易,更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。 相似文献
10.
刘凤芹 《计算机光盘软件与应用》2012,(21):60-61
聚类分析在数据挖掘领域中是一个非常重要的研究课题,该文阐述了聚类算法的基本原理和性能要求,并依据算法思想的不同把聚类算法分为五类,详细介绍了每一类的算法思想、优缺点及典型算法,有利于用户对聚类算法的选择和研究者对聚类算法的改进研究,最后探讨了聚类算法今后的发展趋势。 相似文献
11.
引入自适应升温策略或使用蒙特卡罗策略的模拟退火算法在复杂TSP求解时分别表现出收敛缓慢和全局最优逼近能力有限的问题;而现有的混沌优化算法由于logistic映射的缺陷,削弱了其跳出局部最优的能力.故设计一种融合型算法框架,在框架中嵌入分片Lorenz混沌映射系统,加强混沌算法对邻域解的搜索均匀度;引入了贪婪策略构造逼近全局最优解的初始解,使算法具有跃迁到全局最优解邻域的能力;此外设计了振荡退火互补机制,改善了子迭代解筛选过程,增强算法全局搜索性能.实现算法后,使用国际公开TSPLIB算例,经过多轮对比测试,验证了新算法对TSP的求解性能指标优于对比组模拟退火算法和logistic混沌优化算法,具有更短的收敛时间和更强的全局最优逼近能力. 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
地震参数反演属于典型的非线性优化问题。针对遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,将改进的遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了改进的退火遗传算法(ISAGA)。该方法通过筛选和修复进行初始种群的选择,采用允许父代参与竞争的退火选择机制,并根据模拟退火思想对交叉和变异概率进行自适应的调整,从而增加了种群的多样性并提高了收敛速度。该方法既具备了遗传算法强大的全局搜索能力,也拥有模拟退火算法强大的局部搜索能力。经理论模型试算结果表明,该方法不仅收敛速度快,优化精度高,抗干扰能力强,而且避免了局部收敛和依赖初始模型等问题,计算所得反演参数更接近于实际观测值。 相似文献
14.
15.
16.
通过对现有分簇算法的深入研究,从典型的组合优化问题着手,利用模拟退火算法的思想,提出了一种基于模拟退火算法的无线传感器网络最优簇类求解方案,首先将簇头节点集合抽象为参考模型,通过一定的扰动因子不断迭代更新最终得到目标簇头集,然后将模拟退火算法的整个思想充分结合到最佳簇数的选择过程中,详细介绍了整个过程的实现,并通过数学... 相似文献
17.
基于模拟退火的样本加权FCM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决模糊C均值聚类算法(FCM)中聚类类数初始值是由先验知识人为确定并且目标函数忽略了样本属性数据之间的不均衡性问题,提出了一种基于模拟退火的样本加权FCM算法(SASWFCM),利用模拟退火算法可以寻求全局最优解的特点,计算出聚类数初始值,并对聚类中心和目标函数进行加权处理.通过实验分析,该算法与原FCM算法相比较而言,无需人为确定聚类初始值并且在分类准确数和准确率上有所提高,体现了算法的优越性,验证了改进后算法的实际价值. 相似文献
18.
19.
针对蝗虫优化算法容易陷入局部极值点、收敛速度慢、精度较差等缺点,提出曲线自适应和模拟退火蝗虫优化算法。首先,引入曲线自适应代替蝗虫优化算法关键参数的线性自适应,提高了算法的全局搜索能力;其次,在此基础上引入模拟退火算法,对蝗虫算法的劣势解具有一定概率的接收,使算法具有跳出局部最优,实现全局最优的能力。自适应缩小模拟退火中蝗虫位置随机解的范围,有利于进一步提高蝗虫算法的开发能力。通过测试函数测试,实验结果表明,改进的新算法具有更好的求解质量和收敛速度。 相似文献