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一种基于动态遗传算法的聚类新方法
作者:何宏;谭永红 作者单位:上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234 加工时间:2013-10-15 信息来源:《电子学报》
关键词:聚类分析;遗传算法;动态选择;变异
摘 要:如何确定聚类数目一直是聚类分析中的难点问题.为此本文提出了一种基于动态遗传算法的聚类新方法,该方法采用最大属性值范围划分法克服划分聚类算法对初始值的敏感性,并运用两阶段的动态选择和变异策略,使选择概率和变异率跟随种群的聚类数目一致性变化,先进行不同聚类数目的并行搜索,再获取最优的聚类中心.七组数据聚类实验证明该方法能够实现数据集最佳划分的自动全局搜索,同时搜索到最佳聚类数目和最佳聚类中心.
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