【聚类算法比较论文】基于多类合并的PSO-means聚类算法

本文作者：林有城；符强；谢文斌；史马杰；童楠；成功正常投稿发表论文到《计算机系统应用》2014年02期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对传统K-means算法中对初始化聚类中心敏感,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法.该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心,然后利用K-means算法进行优化聚类,最后根据多类合并条件进行聚类合并,以获取最佳聚类结果.实验结果证明,该算法能有效解决传统K-means算法存在的缺陷,具有更快的收敛速度及更好的全局搜索能力,聚类划分效果更优.
【论文正文预览】：传统K-means算法具有结构简单及收敛速度快等优点,在数据挖掘、图像分割、模式识别等诸多领域得到了广泛应用.然而在实际使用中,K-means算法也存在对初始值敏感,易陷入局部最优等问题. 为了克服这些缺点,文献[1]提出利用灰度直方图的峰数估计最佳聚类数目,并用Qstu法进一步确
【文章分类号】：TP311.13
【稿件关键词】：粒子群算法多类合并K-means算法适应度方差
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【稿件标题】：【聚类算法比较论文】基于多类合并的PSO-means聚类算法
【作者单位】：宁波大学科技学院;
【发表期刊期数】：《计算机系统应用》2014年02期
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