文献类型： 中文期刊
作者： 毛力 1 ; 刘兴阳 1 ; 沈明明 1 ; 杨弘 2 ;
作者机构： 1.江南大学物联网工程学院
2.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
关键词： K-调和均值;差分进化;Logistic混沌搜索;指数递增交叉概率
期刊名称： 计算机工程与应用
ISSN： 1002-8331
年卷期： 2013 年 49 卷 004 期
页码：
收录情况： CSCD
摘要： 针对尽调和均值聚类算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的尽调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服K-调和均值算法的缺点,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力。
- 相关文献
[1]融合改进差分进化思想的K-调和均值聚类. 毛力,刘兴阳,沈明明,杨弘. 2013
[2]融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法. 沈明明,毛力. 2011
[3]融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法. 毛力,刘兴阳,沈明明. 2011
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