基于免疫克隆算法的LVQ聚类算法权值优化

摘要：

学习矢量量化(LVQ)聚类算法存在严重的对初值敏感的问题,若初值的选择偏差太大,就不会产生好的聚类效果,致使聚类精准度不够.免疫克隆算法具有很强的群体搜索能力,将免疫克隆算法用于优化LVQ聚类算法的初值,并将改进得到的聚类算法用于对IRIS数据集进行分类.分类结果与标准的LVQ算法的比较表明,改进后的聚类算法在稳定性上有了较大幅度的提高.

关键词：LVQ聚类算法、免疫克隆算法、优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：27-28,53