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基于全局性分裂算子的进化K-means算法
王留正 何振峰
计算机应用
2012, 32 (11):
3005-3008.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03005
进化算法可以有效地克服Kmeans对初始聚类中心敏感的缺陷,提高了聚类性能。在进化Kmeans聚类算法 (F-EAC)的基础上,针对其变异操作——簇分裂算子的随机性与局部性,提出了两个全局性分裂算子。结合最大最小距离的思想,利用待分裂簇的周边簇信息来指导簇分裂初始点的选择,使簇的分裂更有利于全局划分,以进一步提高进化聚类的有效性。实验结果表明,基于全局性分裂算子的算法在类数发现及聚类精度方面均优于FEAC。
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