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基于并行遗传算法的K-means聚类研究
引用本文:戴文华,焦翠珍,何婷婷.基于并行遗传算法的K-means聚类研究[J].计算机科学,2008,35(6):171-174.
作者姓名:戴文华  焦翠珍  何婷婷
作者单位:咸宁学院计算机系,湖北咸宁,437100;华中师范大学计算机科学系,武汉,430079
基金项目:国家自然科学基金 , 国家社会科学基金 , 教育部科研项目 , 湖北省教育厅科研项目
摘    要: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.

关 键 词:并行遗传算法  可变长染色体编码  K-means算法  聚类

Research of K-means Clustering Method Based on Parallel Genetic Algorithm
DAI Wen-hua,JIAO Cui-zhen,HE Ting-ting.Research of K-means Clustering Method Based on Parallel Genetic Algorithm[J].Computer Science,2008,35(6):171-174.
Authors:DAI Wen-hua  JIAO Cui-zhen  HE Ting-ting
Affiliation:DAI Wen-hua1 JIAO Cui-zhen1 HE Ting-ting2(Department of Computer,Xianning College,Xianning 437005,China)1(Department of Computer Science,Huazhong Normal University,Wuhan 430079,China)2
Abstract:As K-means Clustering Algorithm is sensitive to the choice of the initial cluster centers and it's difficult to determine the cluster number, we propose a K-means Clustering Method Based on Parallel Genetic Algorithm. In the method, we adopt a new strategy of Variable-Length Chromosome Encoding and randomly chose initial clustering centers to form chromosomes among samples. Combining the efficiency of K-means Algorithm with the global optimization ability of Parallel Genetic Algorithm, the local optimal sol...
Keywords:Parallel genetic algorithm  Variable-length chromosome encoding  K-means algorithm  Clustering  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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