基于ISFLA的K均值聚类算法

摘要：

针对K均值聚类算法和基于混合蛙跳( Shuffled Frog - Leaping Algorithm,SFLA)的K均值聚类算法的一些缺点,提出了基于改进混合蛙跳(Improved Shuffled Frog- Leaping Algorithm,ISFLA)的K均值聚类算法.该算法首先将生物学中吸引排斥机制应用在SFLA中,修改了更新策略,形成了ISFLA算法;再用该算法优化K均值聚类算法.理论分析和实验结果表明,该算法提高了收敛速度,有效地避免了SFLA早熟现象,从而改善了对高维复杂数据的搜索效率,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.

关键词：SFLA、吸引排斥机制、ISFLA、K均值算法

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省支撑计划项目090GKCA034;甘肃省自然科学基金资助项目0916RJZA017

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：9-11,24