基于模拟退火的空间聚类算法

摘要：

根据模拟退火具有寻求全局最优解的特性,在分析模拟退火基本理论的基础上,利用模拟退火基本思想对传统的空间聚类方法--K-means算法进行优化.然后分别对优化后的算法和传统算法进行实验分析.实验结果表明:优化后的方法以概率接受劣解的方式跳出局部极小值,从而为寻求全局的最优解提供了可能.另外,在优化过程中提出并应用了点密度的思想,使得聚类结果不受初始值影响,其执行效率也有所提高.

关键词：模拟退火、空间聚类、K-means算法、聚类准则函数、点密度

所属期刊栏目：27

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金资助项目40701157,40620130438,40671162;国家863计划资助项目2007AA12Z211

在线出版日期：2010-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：306-309