基于免疫粒子群的K均值聚类算法

摘要：

粒子群算法是一类高效求解连续函数优化的随机搜索算法,在K均值聚类算法中得到广泛应用,但是在群体进化后期容易陷入局部极值,针对算法缺点,提出了一个新的聚类算法--基于免疫过程的粒子群K均值聚类算法,并将此算法与K均值聚类算法和粒子群K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效的克服传统的K均值聚类陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于粒子群的K均值聚类算法.

关键词：K均值、聚类、粒子群、免疫

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目10571073

在线出版日期：2008-11-20（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：165-168