基于花粉算法的K均值聚类算法

作者：张姣; 王晓东; 薛红

来源：纺织高校基础科学学报, 2016, 29(04): 563-569.

DOI：10.13338/j.issn.1006-8341.2016.04.025

• K均值聚类
• 花粉算法
• 初始聚类中心

针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能.

• 单位
  西安工程大学