10.16208/j.issn1000-7024.2020.04.019
结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法.在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现.在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性.
聚类、密度峰值聚类、簇中心、遗传k均值、可变染色体长度编码
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61262047
2020-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1012-1016