一种结合人工蜂群和K-均值的混合聚类算法

传统的K-均值聚类算法虽然收敛速度快,但由于过度依赖初始聚类中心,算法的鲁棒性较差。为此,提出了一种改进人工蜂群算法与K-均值相结合的混合聚类方法,将改进人工蜂群算法能调节全局寻优能力与局部寻优能力的优点与K-均值算法收敛速度快的优点相结合,来提高算法的鲁棒性。实验表明,该算法不仅克服了传统K-均值聚类算法稳定性差的缺点,而且聚类效果也有了明显改善。     

基于遗传算法的K均值聚类分析

传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概率的遗传算法中引入K均值操作,以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实验证明,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好。     

基于多链量子蜂群算法的模糊聚类图像分割

针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值和噪声敏感的缺点,提出了一种基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类算法。首先,将多链拓展编码方案应用到量子蜂群算法中,提出了多链量子蜂群算法;其次,利用多链量子蜂群算法来优化模糊C-均值聚类的初始聚类中心;最后,设计一种新的利用多链量子蜂群算法优化模糊C-均值聚类中心的图像分割算法。实验结果表明,所提出的基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类图像分割算法是有效的,相对于传统模糊C-均值聚类算法及基于模糊的人工蜂群算法,所提算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更有效。     

基于模糊C均值的改进人工蜂群聚类算法*

传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感,容易使目标函数陷入局部最优的问题以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点,针对这个问题,引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述,结合模糊C-均值聚类算法具有收敛速度快、易于实现且局部搜索能力较强的优点,提出一种基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法以提高聚类的性能。实验结果表明：该算法相对于传统FCM聚类算法,准确率和抗噪性有所提高,聚类的效果更好。     

基于改进人工蜂群的核模糊聚类算法

针对核模糊C均值（KFCM）算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群（ABC）算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法（IABC）与KFCM迭代相结合的聚类算法。首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值,对雇佣蜂的搜索行为进行改进,平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力;其次,以类内距离和类间距离为基础,构造出适应KFCM算法的适应度函数,利用KFCM算法优化聚类中心;最后,IABC和KFCM算法交替执行,实现最佳聚类效果。采用3组Benchmark测试函数6组UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果表明,与基于改进人工蜂群的广义模糊聚类（IABC-KGFCM）相比,IABC-KFCM对数据集的聚类有效性指标提高1到4个百分点,具有鲁棒性强和聚类精度高的优势。     

K均值聚类算法在商业银行客户分类中的应用

研究商业银行客户分类优化问题.商业银行客户类别具有多变性,其类别由初始聚类中心来确定,而传统K均值初始聚类中心固定,不能适应客户类别具有多变性,导致商业银行客户分类结果易陷入局部最优,分类准确率极低.为了提高商业银行客户分类的准确率,提出粒子群优化K均值聚类的商业银行客户分类模型.模型将K均值的初始聚类中心作为一个粒子,商业银行客户分类准确率作为粒子群优化的目标函数,通过粒子相互协作获得最优初始聚类中心,聚类中心具有自适应性,使然后采用最优K均值聚类算法对银行客户进行分类.仿真结果表明,优化K均值算法收敛速度快,提高了客户分类准确率,分类结果更加合理,便于对商业银行为客户采取相应经营策略.     

基于改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法

模糊C-均值聚类算法在数据挖掘领域有着广泛的使用背景,而对初始点的敏感和较差的搜索能力,限制了算法的进一步推广应用。人工蜂群算法具有对初始点不敏感、适应能力强和搜索能力强等优点,并且针对人工蜂群算法对单峰问题收敛速度慢、多峰问题容易陷入局部最优等问题,通过引入差分进化算法中变异和交叉思想,改善蜂群算法的收敛速度,平衡局部搜索和全局搜索能力。然后将改进的人工蜂群算法和模糊C-均值聚类算法结合得到基于改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法,并在多个国际标准数据集上进行验证,实验结果表明此算法在多个衡量指标上取得了明显的改进。     

基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法

针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC算法的适应度函数以及一种基于全局引导的位置更新公式以提高迭代寻优过程的效率。将改进的人工蜂群算法与KMC算法结合提出IABC-Kmeans算法以改善聚类性能。通过Sphere、Rastrigin、Rosenbrock和Griewank四个标准测试函数和UCI标准数据集上进行测试的仿真实验表明,IABC算法收敛速度快,克服了原始算法易陷入局部最优解的缺点;IABC-Kmeans算法则具有更好的聚类质量和综合性能。     

基于SOM和BP网络的K均值聚类算法分析

在数据挖掘中,K均值聚类算法作为最典型、最常见、实用度最广的一种聚类算法,具有简单易操作等优点。但K均值聚类算法也存在部分缺点,其在训练前需要提前设定聚类中心个数,在训练过程中容易陷入局部最优,面对多维数据样本其效果不佳,得到的聚类结果受初始聚类中心个数的设定影响较大。对k均值聚类算法的优化方案较多,本文主要针对前人提出的基于BP神经网络的K均值聚类算法和基于SOM网络改进的K均值聚类算法效果进行分析,为后续的进一步改进提供基础。     

人工鱼群和K均值算法相融合的网络入侵检测

针对K均值算法存在的初始聚类中心敏感和易陷入局部最优等缺陷,利用人工鱼群算法全局寻优能力,提出一种人工鱼群和K均值算法相融合的网络入侵检测模型(AFSA-KCM).首先采用抽样技术和最大最小距离算法获得一组较优的聚类中心和聚类数目,然后通过人工鱼群模拟自然界鱼群的觅食、聚群,追尾等行为,找到最优的聚类中心和聚类数目,最后利用K均值算法根据最优的聚类中心和聚类数目建立最优的入侵检测模型,并采用KDD CUP99数据集进行测试实验.实验结果表明,相对于其它入侵检测模型,AFSA-KCM不仅提高了网络入侵检测率,同时加快了网络入侵检测速度,可以为网络安全入侵检测提供有效保证.