基于免疫规划的K-means聚类算法

摘要：

在分析K-means聚类算法的优越性和存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法--基于免疫规划的K-means聚类算法.理论分析和仿真结果表明,该算法不仅有效地克服了传统的K-means聚类算法易陷入局部极小值的缺点,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题,同时也有较快的收敛速度.

关键词：聚类分析、免疫规划、收敛

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60133010,60073053;国家高技术研究发展计划863计划863-317-03-05-99;山西省自然科学基金

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：605-610