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基于小生境微粒群算法的山峰聚类
引用本文:王俊年,申群太,沈洪远. 基于小生境微粒群算法的山峰聚类[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(17): 4-6,8
作者姓名:王俊年  申群太  沈洪远
作者单位:1. 湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
2. 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
3. 湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201
基金项目:中国科学院资助项目;湖南省教育厅科研项目
摘    要:将山峰聚类法和小生境微粒群算法结合,构建一种基于小生境微粒群算法的山峰聚类法:首先在数据空间上构造网格,进而构造出表示数据密度指标的山峰函数,然后将山峰聚类方法中通过顺序地削去山峰函数来选择聚类中心这一步用小生境微粒群算法代替,通过执行小生境微粒群算法对山峰函数进行多峰函数寻优,找到山峰函数的每一个峰,即可确定聚类中心的个数和每一个聚类中心位置。仿真实验表明,构建的新算法能够弥补传统聚类算法的一些缺陷。

关 键 词:聚类  山峰函数  小生境  微粒群算法
文章编号:1002-8331-(2006)17-0004-03
收稿时间:2006-04-01
修稿时间:2006-04-01

Mountain Clustering Algorithm Based on Niching Particle Swarm Optimization
Wang Junnian,Shen Quntai,Shen Hongyuan. Mountain Clustering Algorithm Based on Niching Particle Swarm Optimization[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(17): 4-6,8
Authors:Wang Junnian  Shen Quntai  Shen Hongyuan
Affiliation:1College of Information and Electrical Engineering,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan 411201; 2School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, 410083
Abstract:A mountain clustering algorithm based on particle swarm optimization is constructed in this paper by combining the two algorithm of mountain clustering and particle swarm optimization.Firstly,the grid is built in the data space,then a mountain function denoting the density of data is made,and lastly,the operation of razing out the mountains orderly to find clustering centers is replaced by NichePSO algorithm.All global maximums of mountain function are found by running NichPSO algorithm,and the centers number and position are found at same time.The simulating experiments indicate that the new algorithm can offset some limitation of traditional clustering algorithms.
Keywords:clusterlng  mountain function  niching  particle swarm optimization
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