基于PSO的模糊K-Prototypes聚类

摘要：

模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题.为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定FKP的初始聚类中心,再将PSO聚类结果作为后续FKP算法的初始值.实验结果表明,新算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法.

关键词：聚类分析、粒子群优化算法、模糊聚类算法、数值型属性、分类型属性、聚类中心

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-07-28（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：2883-2885