改进人工蜂群的K-medoids聚类算法:提高精度与搜索能力
下载需积分: 13 | PDF格式 | 614KB |
更新于2024-09-05
| 99 浏览量 | 举报
本篇论文研究主要集中在一种改进的人工蜂群(K-medoids)聚类算法上,针对传统K-medoids算法存在的问题进行优化。K-medoids是一种基于划分的聚类算法,因其简单、收敛快和局部搜索能力强而广泛应用于计算机工程领域,如《计算机工程与应用》期刊2013年第16期的报道。然而,它存在对初始聚类中心选择敏感、聚类精度较低和全局搜索能力较差等缺陷。
传统的K-medoids算法依赖于随机选取初始聚类中心和搜索步长,这可能导致算法性能不稳定。为解决这些问题,作者提出了一种创新方法。首先,他们利用粒子和最大最小距离原则来初始化蜂群,确保初始聚类中心在解空间中均匀分布,且包含可能的优质解。这种策略增强了算法的全局覆盖能力,减少了对初始条件的敏感性。
此外,该算法还采用动态调整搜索步长的方法,即随着迭代次数的增加,逐渐减小φij,这样可以在迭代初期提供更大的搜索范围,而在后期则转向更精细的局部搜索,从而加速算法收敛。这种策略借鉴了侦察蜂的随机搜索策略,有助于跳出局部最优,提升全局搜索性能。
结合智能优化技术,特别是人工蜂群算法,该研究强化了K-medoids的局部搜索能力,使其在保持算法简单性和快速收敛的同时,提高了聚类的准确性和稳定性。作者李莲、罗可和周博翔来自长沙理工大学计算机与通信工程学院,他们的工作不仅改进了传统算法,还展示了在实际应用中提高聚类算法综合性能的可能性。
这篇论文通过引入粒子初始化和动态搜索步长策略,以及与人工蜂群算法的有效融合,设计了一种新型的K-medoids聚类算法,旨在提升算法在处理复杂数据集时的稳健性和效率,对于实际的聚类分析任务具有重要的理论和实践价值。
相关推荐










weixin_38744153
- 粉丝: 348
最新资源
- C#实现桌面飘雪效果,兼容Win7及XP系统
- Swift扩展实现UIView视差滚动效果教程
- SQLServer 2008/2005版驱动sqljdbc4.jar下载
- 图像化操作的apk反编译小工具介绍
- 掌握IP定位技术,轻松获取城市信息
- JavaFX项目计划应用PlanAmity代码库介绍
- 新华龙C8051系列芯片初始化配置教程
- readis:轻松从多Redis服务器获取数据的PHP轻量级Web前端
- VC++开发的多功能计算器教程
- Android自定义图表的Swift开发示例解析
- 龙门物流管理系统:Java实现的多技术项目源码下载
- sql2008与sql2005的高效卸载解决方案
- Spring Boot微服务架构与配置管理实战指南
- Cocos2d-x跑酷项目资源快速导入指南
- Java程序设计教程精品课件分享
- Axure元件库69套:全平台原型设计必备工具集