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該文針對(duì)K 均值聚類(lèi)算法存在的缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(PSO)和K 均值混合聚類(lèi)算法。該算法在運(yùn)行過(guò)程中通過(guò)引入小概率隨機(jī)變異操作增強(qiáng)種群的多樣性,提高了混合聚類(lèi)算法全局搜索能力,并根據(jù)群體適應(yīng)度方差來(lái)確定K 均值算法操作時(shí)機(jī),增強(qiáng)算法局部精確搜索能力的同時(shí)縮短了收斂時(shí)間。將此算法與K 均值聚類(lèi)算法、基于PSO 聚類(lèi)算法和基于傳統(tǒng)的粒子群K 均值聚類(lèi)算法進(jìn)行比較,數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明,該算法有較好的全局收斂性,不僅能有效地克服其他算法易陷入局部極小值的缺點(diǎn),而且全局收斂能力和收斂速度都有顯著提高。
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