基于一种改进的遗传算法的空间聚类分析

摘要：

空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支.空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域.传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感.遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢.提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果.实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好.

关键词：空间数据挖掘、空间聚类、K-均值算法、遗传算法

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省教育科研项目2005kj056

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：71-75