一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法

摘要：

针对K-means聚类算法和基于遗传(GA)的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法.理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法.

关键词：聚类分析、K-均值、遗传算法、粒子群优化算法、并行计算

所属期刊栏目：43

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60474070;10471036;湖南省科技计划05FJ3074

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168