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基于人工鱼群算法的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于原始人工鱼群算法,提出在觅食行为中保留较优值以替代随机值,在追尾和聚群行为中比较最优值和中心值再作移动行为的选择,在迭代进行中,实现视野的自适应调整.这样改进后的人工鱼群算法应用于协同过滤推荐系统中,实现用户聚类,从而提高协同过滤推荐系统的最近邻查询速度,降低搜索开销.实验测试结果显示了改进的人工鱼群算法具有收敛速度快,稳定性高的特性,且能获得较优的聚类目标值.将改进的人工鱼群算法用于协同过滤推荐算法中,提高了算法的推荐精度. 相似文献
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针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于K-means的人工蜂群(ABC)聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略,增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整,提高了算法收敛速度,增强了局部寻优能力。实验结果表明,该算法不仅克服了K-means算法稳定性差的缺点,而且具有良好的性能和聚类效果。 相似文献
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为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门,既增加种群的多样性,又使全局搜索能力增强;最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在医学相关数据上的实验表明,提出的算法具有有效性,准确度较高且收敛速度较快。 相似文献
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针对传统K-means算法存在的缺陷,引进人工鱼群算法,提出了一种基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法。聚类样本中心点初始化时,人工鱼各维参数随机选择在对应属性两个极值之间,同时为了降低计算复杂度,提高收敛效率,寻找全局最优,首先对随机选取的一小部分人工鱼进行K-means操作,然后对全体人工鱼的追尾算子引入粒子群策略,引导其学习,模拟人工鱼的行为。通过Matlab仿真实现算法,在费雪鸢尾花卉数据集和葡萄酒质量数据集进行了实验,算法的有效性和可行性得到了验证。 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢,聚类效果不稳定且容易陷入局部最优等问题,提出了一种将黏菌(SMA)与青少年身份搜索(AISA)相融合的自适应优化模糊C-均值算法(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入AISA算法中的青少年社会机制,改善SMA算法中的全局搜索和局部开发性能。克服了SMA对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷,通过标准测试函数验证改进后的混合AISA-SMA算法寻优求解性能更为优秀;其次此算法用于FCM聚类算法的迭代机制中,通过将AISA-SMA聚类环节加入FCM算法聚类中心迭代过程中,使FCM算法获得自适应优化算法相同的特性,即算法在每次迭代中都将具有探索和开发两个过程,并依据循环迭代次数调节比重,求解聚类结果;最后通过UCI标准数据集仿真测试,利用适应度平均值与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性,结果表明,AISA-SMA算法用于FCM聚类问题效果较好,AISA-SMA-FCM算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。 相似文献
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为了克服基本人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了自适应调整人工鱼群算法参数的方法,该方法采用个体鱼适应值与整个鱼群的平均适应值作比较,将整个鱼群分为三组,再采用自适应调整每组鱼群的视野范围和步长的方法,对基本鱼群算法进行了优化和改进。应用四个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度及稳定性。实验结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,并具有较好的寻优性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(12)
针对模糊C-均值算法比较易陷入局部极值、对聚类初始中心过于敏感等问题,提出一种优化的人工鱼群与模糊C-均值算法相结合的聚类算法(OAFSA-FCM)。该算法将人工鱼群行为进行优化,引入通信行为,利用模糊C-均值的适应度函数对人工鱼的参数进行自适应调整,搜索的精度和效率有所提高,易跳出局部极值。将仿真结果与其他算法进行比较,证明了该算法易跳出局部极值且收敛速度与搜索精度均优于其他算法。 相似文献