基于分组模型的引力搜索智能大数据聚类方法

摘要：

提出一种基于分组的引力搜索算法实现数据聚簇.与标准引力搜索不同,分组引力搜索设计一种特定的解编码策略,即分组编码,可将数据聚簇的相关结构映射为解的一部分;对于特定编码,新的引力搜索机制在位置和速度更新策略上设计适合分组编码的更新规则,使分组引力搜索可类似于传统引力搜索进行迭代寻优.在多种经典测试数据集下对算法性能进行评估,其结果表明,与同为智能群体算法的标准引力搜索算法、智能蜂群算法、粒子群算法和萤火虫算法相比,该算法的数据分类效率更高.

关键词：数据聚簇、分组编码、引力算法、分类失误比率、数据对象距离

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金2014021022-2

在线出版日期：2021-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1660-1667