一种基于克隆选择的动态聚类算法

摘要：

本文在克隆选择免疫算法和层次聚类的基础上,提出一种动态聚类算法.该算法无需先验知识,首先初始化与抗原相同规模的抗体,然后根据亲和力进行抗原识别、抗体抑制和合并,完成一轮聚类;再利用aiNET免疫网络模型动态确定聚类后的抗体的变异方向,实施强目的性变异,变异率反比例于进化代数动态调节,使变异后相似的抗体进一步合并,如此反复直到满足终止条件.仿真的实验结果表明,该算法比传统的聚类方法具有更好的聚类结果和更高的性能.

关键词：聚类、克隆选择、免疫算法、变异

所属期刊栏目：23

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-12-10（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：255-257