杨志
- 作品数：2 被引量：16H指数：2
- 供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法被引量：2
- 2014年
- 针对K-medoids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足,提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力,通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码,引入粗糙集理论处理边界模糊数据,并利用记忆技术对K-medoids的迭代过程进行优化,降低算法的复杂度。通过对UCI中的Iris、Mushroom数据集测试,该算法的准确率提高,运行时间减少。
- 杨志罗可
- 关键词：粒子群算法粗糙集
- 一种改进的基于粒子群的聚类算法被引量：14
- 2014年
- 针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法。该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优能力强的优点,避免K-means陷入局部最优。通过对样本集各维属性的规范化处理,惯性权值采用凹函数递减,计算相异度矩阵,引入用群体适应度方差,进一步优化混合算法。实验结果表明,该算法具有更高的准确率和更强的收敛能力。
- 杨志罗可
- 关键词：聚类算法粒子群优化算法K-MEANS
