-
题名基于ARIA的K均值聚类算法研究
被引量:1
- 1
-
-
作者
王雷
刘小芳
赵良军
-
机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
四川轻化工大学计算机学院
-
出处
《四川理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2019年第2期65-70,共6页
-
基金
四川省科技计划项目(2017GZ0303)
四川理工学院人才引进项目(2018RCL21)
-
文摘
针对传统K均值聚类算法对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优和对大数据集聚类速度慢的缺点,将ARIA与Kmeans算法相结合,提出了一种ARIA-Kmeans算法,即基于自适应半径免疫的K均值聚类算法。首先利用自适应半径免疫算法对数据进行预处理,产生能够代表原始数据分布以及密度信息的内部镜像数据;然后用K均值聚类算法对其进行多次聚类,获得最佳聚类中心,并将其作为初始聚类中心,推广到全部数据优化聚类效果;最后对其结果进行评价。实验结果表明,相对于传统Kmeans算法,新算法在保证聚类准确度的前提下,提高了算法运行的时间效率和稳定性。
-
关键词
聚类分析
局部最优
自适应半径免疫算法
K均值聚类算法
聚类中心
优化
-
Keywords
clustering analysis
local optimum
adaptive radius immune algorithm
Kmeans clustering algorithm
clustering center
optimization
-
分类号
TP278
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-