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提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,同时因为加入了交叉、变异操作,有效地防治了早熟收敛现象的发生。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果。 相似文献
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一种新的聚类算法--粒子群聚类算法 总被引:12,自引:0,他引:12
在分析K均值聚类算法存在不足的基础上,该文提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的K均值聚类算法。实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度。 相似文献
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针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解。 相似文献
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粒子群K-means聚类算法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群(PSO)与K-means结合是聚类分析中的重要方法之一,但都未考虑粒子更新导致的空类问题。提出基于多子群粒子群伪均值(PK-means)聚类算法,为该问题的解决提供一种有效途径,并与粒子群K均值(PSOK-means),K-means算法进行比较。理论分析和实验表明,该算法不但可以防止空类出现,而且同时还具有非常好的全局收敛性和局部寻优能力,并且在孤立点问题的处理上也具有很好的效果。 相似文献
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基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题,提出一种基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法(KDMSPSO).在该算法中,利用K-均值聚类算法将种群分成若干个子群(聚类);为了增强子群间的信息交流,对子群进行动态重组;在每个子群中,粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共同调整.在基准函数测试和实际应用中,其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO算法具有一定的优势. 相似文献
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基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法 总被引:3,自引:3,他引:3
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果. 相似文献
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针对模糊c均值聚类算法自适应性不强、易陷入局部极小值及聚类效果不理想等问题,提出一种基于自适应混沌粒子群的聚类算法。对粒子群的加速因子进行动态设置,使粒子搜索机制具有自适应调节的功能;利用混沌扰动优化,使种群的多样性和全局搜索能力得到提高,利用边界缓冲墙对越界粒子进行处理,避免正负粒子飞越边界的干扰。选取 UCI机器学习库中的4种数据样本集进行测试,测试结果表明,该算法具有良好的性能。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO)算法优化高维问题时,易陷入局部最优,提出一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化(KMS-CCPSO)算法。该算法通过引入K-均值算法扩大种群的局部搜索范围,采用柯西分布和高斯分布相结合的方法更新粒子的位置。实验结果表明,该算法具有较好的优化性能,其优势在处理高维问题上更为明显。 相似文献
11.
一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化:通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。 相似文献
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王杨 《计算机与数字工程》2014,42(9):1610-1612
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类(FCM)算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高. 相似文献
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张云明 《计算机工程与科学》2011,33(9):95
粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法。本文在介绍PSO算法基本原理和流程的基础上,分析了该算法在处理一些复杂问题时容易出现的早熟收敛、收敛效率低和精度不高等问题,提出了一种基于新变异算子的改进粒子群优化算法(NMPSO)。NMPSO算法将产生的变异粒子与当前粒子进行优劣比较,选择较优的粒子,增强了种群的多样性,有效地避免算法收敛早熟。用5个常用基准测试函数对两种算法进行对比实验,结果表明:新提出的NMPSO算法增强了全局搜索能力,提高了收敛速度和收敛精度。 相似文献
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提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过
改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏
感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服
PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据
集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。 相似文献
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针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。 相似文献