基于引力搜索机制的数据聚类及特征选择算法

摘要：

为同步选择具有相关特征的数据聚类数量,提出一种基于引力搜索机制的聚类和特征选择算法.设计一种代理表示策略实现聚类中心和特征数量的编码;提出一种动态临界值方法决定聚类和特征数量,通过代理适应度的不断评估寻找最优聚类量和相关特征;分析算法的时间复杂度,通过8个经典数据集测试算法性能,并与7种常规数据聚类算法作对比.实验结果表明,所提算法在聚类和特征数量选择上具有更高的准确率.

关键词：数据聚类、特征选择、引力搜索、适应度、聚类中心

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金项目2018JT1025

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2536-2544