聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法

被引：6

作者：

苏清华 ^{[1
,2
]}

胡中波 ^{[1
]}

熊一能 ^{[1
]}

机构：

[1] 孝感学院数学系

[2] 华中科技大学数学系

来源：

计算机工程与应用 | 2010年 / 46卷 / 23期

关键词：

聚类分析; 差分演化算法; 模拟退火算法; 自适应技术; K-均值聚类算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法。该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数。实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较。

引用

页码：41 / 43+78 +78

页数：4

共 8 条

[1]

基于模拟退火的混合差分演化算法研究 [J].