摘要
提出一种求解聚类问题的分布估计算法。基于PBIL算法定义聚类矩阵,建立对应的概率矩阵模型,引入遗传算法的基因变异算子,设计适用于分布估计算法的变异操作,改进概率模型的更新方式。实验结果表明,与Kmeans、Kmedioid、Clarans和遗传算法相比,该算法的聚类质量较好。
Based on PBIL algorithm,clustering matrix and clustering probability matrix model are designed.After leading in arithmetic operators of gene mutation in genetic algorithm,mutation which adapts to Estimation of Distribution Algorithms(EDA) is designed.After improving update mode of probabilistic model,a new estimation of distribution algorithms which can be applied to solving clustering problems is originated.By comparing new algorithms with Kmeans,Kmedioid,Clarans algorithm and Genetic Algorithm(GA),better clustering quality and general performance of new algorithms are confirmed by experimental results.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期191-192,195,共3页
Computer Engineering
基金
国家"973"计划基金资助项目(2009CB326203)
国家自然科学基金资助项目(61070131)
安徽高校省级自然科学重点研究基金资助项目(KJ2010B270)
安徽高校优秀青年人才基金资助项目(2009SQRZ188)
关键词
聚类
分布估计算法
概率模型
遗传算法
变异
clustering
Estimation of Distribution Algorithm(EDA)
probabilistic model
Genetic Algorithm(GA)
mutation