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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。 相似文献
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标准人工蜂群算法采用逐维更新的策略,存在前期收敛快、易于陷入局部最优、后期解失去多样性、收敛慢的缺点。本文在解的搜索过程中,利用多维同时更新来增强解的搜索力度,随机选取多维更新的策略在后期增加解的多样性,提出了多维更新的改进人工蜂群算法,加快算法的收敛速度。用标准测试函数对改进的人工蜂群算法做寻优测试,实验结果表明该算法加快了收敛速度,进一步优化了测试函数的最优值,具有良好的寻优效果。 相似文献
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结合C语言公共课的课程性质以及线下教学中存在的一些问题,提出了线上线下混合式教学方法.从教师备课、课堂管理、考核方式等方面进行探讨,给出了具体改革建议,以提高教学效果和学生自学能力. 相似文献
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