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论文研究粒子群Kmeans聚类算法的改进.pdf

上传者: 2020-03-01 16:02:02上传 PDF文件 580.94KB 热度 41次
粒子群(PSO)与K-means结合是聚类分析中的重要方法之一,但都未考虑粒子更新导致的空类问题。提出基于多子群粒子群伪均值(PK-means)聚类算法,为该问题的解决提供一种有效途径,并与粒子群K均值(PSOK-means),K-means算法进行比较。理论分析和实验表明,该算法不但可以防止空类出现,而且同时还具有非常好的全局收敛性和局部寻优能力,并且在孤立点问题的处理上也具有很好的效果。
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