基于遗传算法的K均值聚类分析

被引：70

作者：

赖玉霞 ^{[1
]}

刘建平 ^{[1
]}

杨国兴 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江理工大学信息电子学院

[2] 浙江天健会计师事务所

来源：

计算机工程 | 2008年 / 20期

关键词：

K均值算法; 聚类中心; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概率的遗传算法中引入K均值操作,以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实验证明,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好。

引用

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页数：3