遗传优化的K均值聚类算法

摘要：

在K均值聚类算法中,K值需事先确定且在整个聚类过程中不能改变其大小,而按照经验K值划分所得的最终聚类结果一般并非最佳结果.通过求解所构造适应度函数的值,在变异操作中实现最佳聚类数K值的自动寻优.同时借助遗传操作完成聚类中心点的优化选取并利用遗传算法的全局寻优能力克服了K均值聚类算法的局部性.通过对Iris等数据集的实验分析,证明该算法具有良好的全局收敛性,且通过K值的自动调整,有效提高了聚类结果的划分.

关键词：K均值算法、K均值遗传算法、遗传算法、聚类算法、数据挖掘

所属期刊栏目：19

分类号：TP1;TP3

资助基金：山西省自然科学基金2009011019-2

在线出版日期：2010-07-27（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：52-55