计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (7): 1997-2000.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.1997
收稿日期:
2013-12-30
修回日期:
2014-02-04
出版日期:
2014-07-01
发布日期:
2014-08-01
通讯作者:
潘楚
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;湖南省自然科学衡阳联合基金;湖南省科技计划项目
Received:
2013-12-30
Revised:
2014-02-04
Online:
2014-07-01
Published:
2014-08-01
Contact:
PAN Chu
摘要:
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时提高了算法聚类准确率。
中图分类号:
潘楚 罗可. 基于改进粒计算的K-medoids聚类算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 1997-2000.
PAN Chu LUO Ke. Improved K-medoids clustering algorithm based on improved granular computing[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(7): 1997-2000.
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