基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值。将粒子群优化算法与模糊G-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法。该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法。利用聚类理论中的经验规则kmax≤√n确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度。两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点。     

智能单粒子优化算法在聚类分析中的应用

针对K-均值聚类算法存在的缺陷,将改进的粒子群优化算法———智能单粒子优化算法（ISPO）应用到聚类分析当中来,提出一种混合聚类算法ISPO＋K-means.该算法分为两个阶段：第一阶段利用ISPO算法较强的全局寻优能力形成初始聚类,第二阶段将初始聚类结果通过K-means算法形成最终聚类结果输出.与K-均值聚类算法和...     

基于K均值的带变异粒子群聚类算法

针对K均值算法的搜索结果依赖于初始聚类中心以及粒子群算法早熟收敛的缺点,提出了一种基于K均值的带变异粒子群聚类算法.该算法通过粒子群算法来弥补K均值算法的不足,根据粒子的收敛情况判断K均值操作的时机,提高了搜索性能,并采用变异操作来跳出局部极值.分别用K均值算法、PSO-K均值算法和该算法对3种实际数据进行了聚类测试,...     

一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法（APFM）。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明：新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

一种改进的混合粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的局部搜索能力、算法的收敛速度和解的精度,提出了一种改进的混合粒子群优化算法。采用聚类方法和混沌初始化、同时引入线性组合式局部搜索过程,通过四个标准函数的测试实验,与标准粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法进行比较分析,提出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高,算法收敛速度和解的精度均优于其它参与比较的算法。     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

基于量子遗传算法的点概率K均值聚类算法

点概率方法解决了K-均值聚类算法对初始值的敏感问题,实现简单、收敛快,但易陷入局部最优解;量子遗传算法具有较强的全局搜索能力,该文将量子遗传算法和点概率K-均值聚类方法相结合,提出一种新的算法,即QGA-DK-means的聚类算法,实验表明该方法的聚类效果较好。