聚类问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法

摘要：

针对K-均值聚类算法时初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一个基于自适应杂交差分演化模拟退火的K-均值聚类算法.该算法以差分演化算法为基础,通过模拟退火算法的更新策略来增强全局搜索能力,并运用自适应技术来选择学习策略、确定算法的关键参数.实验结果表明,该算法能较好地克服传统K-均值聚类算法的缺点,具有较好的全局收敛能力,且算法稳定性强、收敛速度快,将新算法与传统的K-均值聚类算法以及最近提出的几个同类聚类算法进行了比较.

关键词：聚类分析、差分演化算法、模拟退火算法、自适应技术、K-均值聚类算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP301;O213(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展规划973the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant 2004CCA02500;国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60572015;武汉市科技攻关项目200770834318;湖北省教

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-43,78