基于遗传算法的并行化K-means聚类算法研究的任务书 一、任务背景与意义 聚类是一种将数据对象根据相似性分组的方法,可以用于数据分类、数据挖掘、信息 检索等领域。K-means 聚类算法是一种常见的基于距离度量的聚类算法,已经被广泛 应用于实际问题中。然而,随着数据规模的增大和复杂性的增加,传统的串行K- means 算法...
针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。 关键词:遗传算法;K-means;聚类 聚类分析是一个无监督的学习...
[26],通过引入复合形法改善遗传算法种群的质量,克服遗传算法和k-means算法的缺点,同时提高了收敛速度;2008年王艳华等人提出了一种基于免疫遗传的k-means聚类算法分析[27],克服了传统k-means局部最优的缺点和简单遗传算法聚类后即收敛速度慢、易陷入早熟的缺点;2008年贾兆红等人提出了一种基于混合遗传算法的聚类方法[...
一种基于遗传算法的Kmeans聚类算法 一种基于遗传算法的K-means聚类算法 一种基于遗传算法的K-means聚类算法 摘要：传统K-means算法对初始聚类中心的选取和样本的输入顺序非常敏感，容易陷入局部最优。针对上述问题，提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA，将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相...
GA-kmeans聚类算法,通过GA遗传算法优化kmeans聚类,最后通过CHI DBI 轮廓系数对比分析。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复基于GA遗传算法优化kmeans聚类(Matlab)。 %% ===清空工作区=== clc; clear; close all; addpath(genpath(pwd)); %% ===导入数据=== data...
基于改进遗传算法的K-means聚类分析
但K-mean算法对初始聚类中心十分敏感,这对处理学生成绩等数据而言,会导致聚类结果极为不稳定。为此,提出基于改进遗传算法的K-means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K-means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地...
聚类分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支。聚类是一种无监督的分类方法,目标是在没有任何先验知识的情况下,将数据集划分成不同的类,使得相同类中的对象尽可能相似,不同类中的对象尽可能相异。k-means算法作为聚类分析中的经典算法现已被广泛应用在商务、市场分析、生物学、文本分类等领域。然而,k-means算法...
基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类研究
空间算法基于遗传K均值算法基于一聚类算法空间聚类与聚类遗传算法 计算机科学2004Vo1.31N0-.10(增刊)基于遗传算法和K一均值算法相结合的空间聚类分析SpatialClusteringAlgorithmBasedonGeneticAlgorithmandK-MeansAlgorithm王家格‘张雪萍112(解放军信息工程大学测绘学院郑州450052)'(河南工业大学计算机科学系郑州450052)AbstractSpat...