【摘 要】
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针对传统k-means聚类算法中初值的敏感性,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种优化初始聚类中心的k-means聚类算法.该算法将全局搜索能力强的粒子群算法与局部搜索能力强的
【基金项目】
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国家高科技研究发展计划（“八六三”计划）（2014AA015204）, 山西省国际科技合作项目（2014081018-2）, 山西省科技基础条件平台建设基金项目（2013091003-0103）
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针对传统k-means聚类算法中初值的敏感性,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种优化初始聚类中心的k-means聚类算法.该算法将全局搜索能力强的粒子群算法与局部搜索能力强的细菌觅食算法结合,将细菌的趋化行为简化为粒子群中粒子寻找最优解的过程,再利用细菌完成复制、迁徙操作.将混合算法的最优解确定为初始聚类中心,解决了k-means算法随机选择聚类中心的弊端.对Iris、Wine、Glass等UCI数据集的测试结果表明,该算法的准确率和稳定性都高于流行的聚类算法,能够更有效地解决复杂的优化问题.
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