一种融合免疫接种机制的改进鱼群聚类算法

摘要：

传统的K-均值聚类方法，在聚类过程中过度依赖初始聚类中心的选择，同时由于全局搜索能力的不足，很难得到精确的聚类中心。鱼群算法在解决优化问题中表现出良好的并行性和全局搜索特性，但由于人为设置参数的影响可能会陷入局部最优。针对聚类问题的特征，将鱼群算法运用到聚类问题中，在使用自适应步长的鱼群算法的基础上，进一步融合免疫接种机制，加强算法对精确解的搜索性能，通过UCI数据集上的实验分析和比较，表明算法具有更好的有效性和稳定性。

关键词：K-均值、聚类分析、人工鱼群算法、免疫接种

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金No.61100164，No.61173190；教育部留学回国人员科研启动基金教外司留[2012]1707号；陕西省2010年自然科学基础研究计划青年基金No.2010JQ8034；中央高校基本科研业务费专项资金资助No.GK201302025。

在线出版日期：2015-02-13（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：138-142