| 自适应约束惩罚的粒子群聚类算法 |
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| 引用本文： | 张国英,刘冠洲,徐宁,周俊武.自适应约束惩罚的粒子群聚类算法[J].郑州大学学报(理学版),2010,42(2). |
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| 作者姓名： | 张国英 刘冠洲 徐宁 周俊武 |
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| 作者单位： | 1. 中国矿业大学(北京),计算机系,北京,100083
2. 北京矿冶研究总院,北京,100044 |
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| 摘 要： | 提出了基于惩罚约束问题的群体智能聚类算法PCSI,不必穷尽搜索样本集,利用粒子群算法的优化搜索机制在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量,能够以较小的计算代价确定样本集的类别数.有约束优化过程的罚函数为两部分之和:①目标函数,各样本与其类别中心的均方误差;②自适应惩罚项,即数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反程度进行惩罚.为降低不平衡数据集的影响,按照数据集的方差和模糊高斯函数,将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到0,1]区间.粒子群优化方法免去了传统方法的求导计算.聚类IRIS数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,对大规模数据聚类有明显优势.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 智能优化 自适应罚函数 |
Particle Swarm Clustering Algorithm Based on Adapative Constrained Penalty |
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| ZHANG Guo-ying
,
LIU Guan-zhou
,
XU Ning
,
ZHOU Jun-wu.Particle Swarm Clustering Algorithm Based on Adapative Constrained Penalty[J].Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition,2010,42(2). |
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| Authors: | ZHANG Guo-ying LIU Guan-zhou XU Ning ZHOU Jun-wu |
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