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一种基于差分演化的K-medoids聚类算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
孟颖;罗可;刘建华;石爽
作者机构:
长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410114
长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410114
长沙理工大学交通运输工程学院,长沙,410114
[刘建华; 罗可; 石爽; 孟颖] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
差分演化;聚类质量;K-medoids算法;全局优化
关键词(英文):
cluster quality;K-medoids algorithm;global optimization
期刊:
计算机应用研究
ISSN:
1001-3695
年:
2012
卷:
29
期:
5
页码:
1651-1653
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(11171095 10871031) 湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008) 湖南省科技计划项目(2011FJ3051) 湖南省教育厅重点项目(10A015)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
交通运输工程学院
电气与信息工程学院
计算机与通信工程学院
摘要:
针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。
摘要(英文):
The traditional K-medoids clustering algorithm,because on the initial clustering center sensitive,the global search ability is poor,easily trapped into local optimal,slow convergent speed,and so on.Therefore,this paper proposed a kind of K-medoids clustering algorithm based on differential evolution.Differential evolution was a kind of heuristic global search technology population,had strong robustness.It combined with the global optimization ability of differential evolution using K-medoids clustering algorithm,effectively overcame K-medoids clustering algorithm,shortend convergence time,impr...

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