一种新的基于粒子群算法的聚类方法
建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题.对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置.对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力.
粒子群算法 聚类问题 优化算法
高尚 杨静宇
江苏科技大学电子信息学院,镇江,212003;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州,215006 南京理工大学计算机科学与技术系,南京,210094
国内会议
江苏无锡
中文
62-65
2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）