基于特征分析的粒子群优化聚类算法

摘要：

为提高粒子群优化聚类算法的性能,结合特征分析相关方法,提出一种新的串联聚类算法KPCA-PSO,阐述算法的基本原理和实施方案.在特征分析过程中,以一种简单有效的特征值选择方法避免手动选择特征值的繁琐过程.以人工数据和实际数据测试算法性能,实验结果表明该方法具有较好的聚类效果.

关键词：特征分析、核主成分分析、粒子群优化算法、聚类

所属期刊栏目：36

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60576033;国家"863"计划基金资助项目2007AA04Z423, 2006AA01Z106

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：185-187