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基于小生境遗传禁忌的粗糙聚类分析算法 预览
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作者 欧阳浩 王智文 黄镇谨 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第10期2718-2722,2739共6页
K-Means算法对于初始中心点敏感,容易受到噪声干扰,无法处理非确定性问题等缺陷,且其改进遗传K-Means容易陷入到局部最优解中,粗糙聚类算法虽提升了算法对于不确定性问题的分析能力,但其仍有较大的提升空间。为此,提出将遗传算法与粗糙... K-Means算法对于初始中心点敏感,容易受到噪声干扰,无法处理非确定性问题等缺陷,且其改进遗传K-Means容易陷入到局部最优解中,粗糙聚类算法虽提升了算法对于不确定性问题的分析能力,但其仍有较大的提升空间。为此,提出将遗传算法与粗糙集理论结合起来,引入小生境和禁忌算法的思想,在计算数据集合的各个中心点时,采用遗传算法计算各个类别的粗糙均值点,遗传算法中的选择运算采用小生境技术,将禁忌算法作为变异算子。通过对4组UCI数据集的实验分析与比较,表明了所提算法具有更好的求解质量。 展开更多
关键词 聚类 禁忌搜索 遗传算法 粗糙集 小生境
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