针对K-means算法对初始聚类中心敏感、粒子群算法易陷入早熟收敛且易受初始值影响以及粒子群算法不能以概率1全局收敛的问题,提出一种基于仿射传播和云遗传的改进混合粒子群聚类算法,通过在初始化过程中引入仿射传播聚类算法,克服初始值对算法的影响,通改进的Metropolis接受准则和动态调整粒子集规模策略,实现了云遗传算法和粒子群算法的协同聚类,并进行了全局收敛性证明、时间复杂度分析和实验分析。
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