基于小生境遗传禁忌的粗糙聚类分析算法

摘要：

K-Means算法对于初始中心点敏感,容易受到噪声干扰,无法处理非确定性问题等缺陷,且其改进遗传K-Means容易陷入到局部最优解中,粗糙聚类算法虽提升了算法对于不确定性问题的分析能力,但其仍有较大的提升空间.为此,提出将遗传算法与粗糙集理论结合起来,引入小生境和禁忌算法的思想,在计算数据集合的各个中心点时,采用遗传算法计算各个类别的粗糙均值点,遗传算法中的选择运算采用小生境技术,将禁忌算法作为变异算子.通过对4组UCI数据集的实验分析与比较,表明了所提算法具有更好的求解质量.

关键词：聚类、禁忌搜索、遗传算法、粗糙集、小生境

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61462008;柳州市科学研究与技术开发计划基金项目2016C050205;广西科技大学创新团队基金项目0316000209;广西高校图形图像智能处理重点实验室基金项目GIIP201508;广西教育厅中青年教师基础能力提高基金项目KY2016YB252;广西科技大学校科自基金项目174523

在线出版日期：2017-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2718-2722,2739