基于差分演化的K-均值聚類算法
2010-01-01 00:00:00劉鳳龍陳曦曹敦
計算技術與自動化 2010年1期
摘要：傳統的K－均值算法。因對初始聚類中心的選擇敏感，存在容易陷入局部最優解的缺點，差分演化算法是一類基于種群的啟發式全局搜索技術，對于實值參數的優化具有很強的魯棒性。為了克服K－均值聚類算法的上述缺點，提出基于差分演化的K－均值聚類算法，該方法結合K－均值算法的高效性和差分演化算法的全局優化能力，較好地解決了聚類中心優化問題。通過實驗結果表明，此算法能夠有效改善聚類質量。
關鍵詞：聚類；差分演化算法；K－均值
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A
