基于差分进化的加权k-means算法研究

摘要：

针对处理大样本数据时聚类算法的局限性,以及k-means算法受初始聚类中心和异常数据的限制,聚类结果不稳定的问题,本文提出了基于差分进化的加权k-means算法,优先选择初始聚类中心,采用差分进化算法,根据样本对聚类分析影响程度不同,设计加权欧氏距离,来减少异常点带来的不利影响,从而获得稳定的聚类结果.实验结果表明,该算法选择的初始聚类中心更接近最终聚类中心,提高了算法的计算效率.

关键词：差分进化、k-means算法、加权k-means算法

所属期刊栏目：10

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：贺州学院教授科研启动基金资助项目HZUJS201615

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：238-242