一种基于杜鹃搜索算法的聚类分析方法

【摘要】受初始类中心的影响K-Means算法聚类结果容易陷入局部最优.基于遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和粒子群优化算法(particleswarmoptimizationalgorithm,PSO)的改进K-Means一定程度上改善了基本K-Means的性能,然而GA和PSO本身也容易陷入局部最优解.针对上述问题,提出一种新的聚类方法—基于杜鹃搜索算法(Cuckoosearchalgorithm,CS)的K-Means聚类方法,并将此算法与现有的基于GA的K-Means和基于PSO的KMeans进行比较.实验结果表明:该方法能有效地改善基本K-Means算法易陷入局部极值的缺点,而且全局寻优能力优于基于GA的K-Means和基于PSO的K-Means,是一种性能鲁棒的聚类方法.
【作者】叶志伟；尹宇洁；王明威；赵伟；
【机构】湖北工业大学计算机学院；
【关键词】聚类分析；K-Means；杜鹃搜索算法；

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