一种有效的求解聚类问题的教与学优化算法

• 作 者: 裴胜玉 童浪 李霞 江瑾 黄敬瑜
• 机 构: 广西财经学院防城港学院
• 出 处: 钦州学院学报
• 发表日期: 2018年3期
• 关键词: 聚类 高维 教与学优化 主成分分析 距离准则 Clustering high dimension teaching-learning based optimiz
• 基金项目: 广西高校科学研究中青年教师基础能力提升项目：多目标协同进化算法及其在聚类分析中的应用（KY2016YB400）,广西财经学院青年教师科研发展基金项目：多目标聚类方法研究及在图像分割中的应用（2016QNB11）,2017年“广西跨境电商智能信息处理重点实验室培育基地”研究项目：跨境商务大数据下基于多目标聚类的客户细分应用研究（201701ZZ09）.

针对传统聚类算法在高维空间无法基于距离构建簇的问题，运用教与学优化算法，构建求解聚类问题的改进教与学优化算法。首先，采用主成分分析方法对复杂高维问题降维；其次，分析聚类问题，采用基于距离准则构建评价函数，运用改进教与学优化算法求解聚类问题；最后，通过统计方法评估算法的可行性和有效性。实验仿真结果表明该算法有效。