【摘 要】
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K-Means无监督聚类算法是现有聚类算法中最为典型的划分算法。针对K-Means聚类算法初始参数依赖性较高且聚类结果稳定性较差的问题,提出了一种改进的混合差分进化算法,并将混
【基金项目】
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全国高等院校计算机基础教育研究会课题项目(2018-AFCEC-293)
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K-Means无监督聚类算法是现有聚类算法中最为典型的划分算法。针对K-Means聚类算法初始参数依赖性较高且聚类结果稳定性较差的问题,提出了一种改进的混合差分进化算法,并将混合差分进化算法引入K-Means聚类中。通过个体适值函数把种群视为2个子种群的混合体,并按照不同的变异策略和参数对2个子种群分别进行动态更新,提高了获取全局最优的概率。实验结果表明:相比K-Means聚类算法、基于差分进化的K-均值聚类算法,所提出方法能够有效提高聚类质量和收敛速度,较好地解决了K-Means聚类算法容易陷入局部最优
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