RDPSO算法与K-Means聚类算法相结合的混合集群技术

作者：张春燕

来源：安阳师范学院学报, 2018, (05): 45-48.

DOI：10.16140/j.cnki.1671-5330.2018.05.012

• PSO
• RDPSO
• 聚类
• K-Means

K-Means算法初始值选取不当容易局部收敛,引入一种随机漂移粒子群优化算法(RDPSO)与K-Means算法相结合的混合集群技术。RDPSO算法是一种具有较强全局搜索能力的粒子群算法,增强了粒子群优化算法的性能,此算法优秀的全局搜索能力优化了初始聚类中心的选取,K-Means算法易于搜索到全局最优的初始值,从而获得全局最优解。与PSO、K-Means的混合算法相比,通过实验分析表明了文中提出的混合集群技术能够更有效地加快收敛速度,提高了全局搜索能力。

• 单位
  无锡科技职业学院; 枣庄科技职业学院