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一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法
引用本文:徐辉,李石君. 一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法[J]. 山西大学学报(自然科学版), 2011, 34(4): 518-523
作者姓名:徐辉  李石君
作者单位:1. 广西财经学院计算机与信息管理系,广西南宁,530003
2. 武汉大学计算机学院,湖北武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金(60970018)
摘    要: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.

关 键 词:数据聚类  K-均值  粒子群优化

A Clustering Algorithm Integrating Particle Swarm Optimization and K-Means Algorithm
XU Hui , LI Shi-jun. A Clustering Algorithm Integrating Particle Swarm Optimization and K-Means Algorithm[J]. Journal of Shanxi University (Natural Science Edit, 2011, 34(4): 518-523
Authors:XU Hui    LI Shi-jun
Affiliation:XU Hui1,LI Shi-jun2(1.Department of Computer and Information Management,Guangxi College of Finance and Economics,Nanning 530003,China,2.School of Computer,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
Abstract:For the shortcomings of K-means clustering algorithm,a new clustering algorithm is introduced,and it integrates particle swarm optimization(PSO) and K-means algorithm.In the new algorithm,it first uses particle swarm optimization and K-means algorithm to search global optimum location,and then K-means algorithm is used for rapidly finding optimal cluster centers in the global optimal solution space.After testing four data sets of experiment,the algorithm is compared with the K-means algorithm,particle swarm...
Keywords:data clustering  K-means  particle swarm optimization  
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