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题名基于强化学习的聚类算法
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作者
李佳辉
徐应涛
张莹
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机构
浙江师范大学数学科学学院
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出处
《计算机科学与应用》
2024年第7期114-120,共7页
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文摘
创新性地将强化学习技术引入聚类算法中,旨在解决传统聚类方法面临的两大难题:初始聚类中心选择的不确定性以及计算过程中欧氏距离划分样本导致的高时间复杂度。通过引入强化学习的奖惩机制,设计了一种基于“代理”Agent的行为选择策略,有效替代了传统的欧氏距离计算过程,从而消除了初始聚类中心对算法稳定性的潜在影响,并大幅提升了算法的收敛速度。提出了一种全新的基于强化学习的聚类算法,不仅在数学上严谨证明了其收敛性,而且在实际应用中展现了显著优势。通过数值实验验证,该算法在聚类准确率上较传统方法有明显提升,同时在算法性能上也表现出更加优越的特点,这一研究对于提升数据处理效率和准确性具有重要意义。
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关键词
聚类算法
强化学习
贪婪策略
奖惩机制
强化信号
rlc算法
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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