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求解聚类问题的混合PSO算法设计
引用本文:杨勋,王江晴. 求解聚类问题的混合PSO算法设计[J]. 微电子学与计算机, 2007, 24(10): 43-45,49
作者姓名:杨勋  王江晴
作者单位:中南民族大学,计算机科学学院,湖北,武汉,430074
摘    要:提出了一种基于混沌理论的求解聚类问题的混合PSO算法,该算法结合相关算法的优势采用混沌扰动生成初始化聚类种子,以保证解的分布性能;采用PSO算法进行初步聚类,以改善算法的全局搜索性能;然后采用K-均值算法进行局部精练,以加快算法的收敛速度。将粒子分为静态和动态两种,精心设计了动态粒子的属性,用碟型数据和IRIS数据仿真实验表明,该算法是有效的,能很好地解决聚类问题。

关 键 词:聚类  微粒群  混沌  演化计算
文章编号:1000-7180(2007)10-0043-03
修稿时间:2007-05-08

A Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm to Solve Clustering Problem
YANG Xun,WANG Jiang-qing. A Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm to Solve Clustering Problem[J]. Microelectronics & Computer, 2007, 24(10): 43-45,49
Authors:YANG Xun  WANG Jiang-qing
Affiliation:College of Computer Science, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, China
Abstract:This article presents a hybird Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm to solve clustering problem. It bases on chaos theory, combines PSO with K-means algorithm. Firstly, uses the method of chaotic stir to create initial seed, secondly design PSO algorithm to cluster in advance, the last introduces K-means algorithm to quicken convergence's steps. Meanwhile the particles is labeled two kinds. Two benchmark cases are tested and show that the method can efficiently cluster the candidates.
Keywords:clustering  particle swarm optimization  chaos  evolutionary compute
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