【摘 要】
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数据聚类被广泛地应用到许多领域。动物迁徙算法(AMO)是最近提出的一种群智能算法，在解决数值优化问题方面有很好的表现。为更好地解决数据聚类问题，提出一种基于信息熵启发的应用于数据聚类的动物迁徙算法(EAMO)。主要贡献在于计算了给定数据集各个属性的信息熵，并提出了应用在动物迁徙和种群更新过程中，基于熵的能够自动平衡收敛速度和全局搜索能力的自适应策略。在实验过程中一些基准聚类问题用来测试这一算法的表
【出 处】
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2016第九届全国大学生创新创业年会
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数据聚类被广泛地应用到许多领域。动物迁徙算法(AMO)是最近提出的一种群智能算法，在解决数值优化问题方面有很好的表现。为更好地解决数据聚类问题，提出一种基于信息熵启发的应用于数据聚类的动物迁徙算法(EAMO)。主要贡献在于计算了给定数据集各个属性的信息熵，并提出了应用在动物迁徙和种群更新过程中，基于熵的能够自动平衡收敛速度和全局搜索能力的自适应策略。在实验过程中一些基准聚类问题用来测试这一算法的表现。通过将实验结果与K均值算法、人工蜂群算法、动物迁徙算法以及其他一些用于聚类的优化算法的比较，这种基于信息熵启发的动物迁徙优化算法在涉及到的聚类问题中比其他算法有更好的表现。
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