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基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法
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文件大小: 295kb
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上传时间: 2020-05-27
详细说明：针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附近震荡,为保证粒子在规定范围内运动,采用边界缓冲墙对越界粒子进行处理;其次针对粒子群算法存在的全局搜索性能问题,通过改进的混沌技术对粒子群进行扰动,以混沌搜索替代随机搜索,确保种群的多样性,进而使粒子群向更优的方向移动;最后将改进后的粒子群算法结合K-means算法,以提高粒子的局部勘探能力,从而更快地找到全局最优位置。对UCI中的Iris数据集和Wine数据集仿真表明,该算法相比其他2种算法,聚类准确率分别增长了5.1%和1.3%,1.79%和1.09%。
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