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《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 2016年01期
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基于改进自监督学习群体智能(ISLCI)的高性能聚类算法

曾令伟  伍振兴  杜文才  
【摘要】:针对现有数据聚类算法(如K-means)易陷入局部最优和聚类质量不佳的问题,提出一种结合改进自监督学习群体智能(improved self supervised learning collection intelligence,ISLCI)和K均值(K-means)的高性能聚类算法。已有的自监督学习群体智能演化方案具有计算效率和聚类质量高的优点,但当应用于数据聚类时,收敛速度较慢且极易陷入局部最优。为ISLCI加入突变操作,增加其样本多样性来降低早熟的概率,提高最优解的求解质量;计算每个样本的行为方程,获得其行为结果;通过轮盘赌方案来选择群体智能学习的对象和群体中其他样本学习目标对象的属性来提高自己。同时,利用K-means操作提高其收敛速度,提高算法计算效率。对比试验结果表明,本算法具有收敛速度快、聚类质量高、不易陷入局部最优的特点。
【作者单位】琼州学院电子信息工程学院;海南大学信息科学技术学院;
【关键词】自监督学习群体智能 数据聚类 突变操作 簇内距离 函数评价次数
【基金】:2014年海南省高等学校科学研究项目(HNKY2014-65)~~
【分类号】:TP311.13
【正文快照】:
0引言将数据集合按照相似性进行分类,相似性高的数据归为一簇,此为数据挖掘中的聚类技术[1],聚类技术是数据挖掘的核心技术之一。聚类通常分为基于密度聚类[2]、分割聚类[3]、分层聚类[4]等。已有大量针对数据挖掘聚类的研究,文献[5]提出一种基于图划分的高阶联合聚类算法(bas

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 何萍;徐晓华;陆林;陈崚;;双层随机游走半监督聚类[J];软件学报;2014年05期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 尹学松;胡思良;陈松灿;;基于成对约束的判别型半监督聚类分析[J];软件学报;2008年11期
2 肖宇;于剑;;基于近邻传播算法的半监督聚类[J];软件学报;2008年11期
3 王红军;李志蜀;戚建淮;成飏;周鹏;周维;;基于贝叶斯网络的半监督聚类集成模型[J];软件学报;2010年11期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄应申;;群体智能在图书馆信息化改造中的应用[J];图书馆学刊;2009年08期
2 王宇庆;刘维亚;;群体智能在图像处理中的应用[J];计算机应用;2007年07期
3 王洪泊;曾广平;王宗杰;涂序彦;;软件人群体智能自律协调模型研究及应用[J];自动化学报;2007年09期
4 江海燕;刘弘;;群体智能及其在建筑设计上的应用探索[J];山东教育学院学报;2008年01期
5 束建华;;群体智能及其融合算法研究[J];科技信息;2009年32期
6 王兴伟;韩琳;黄敏;;一种基于拍卖与群体智能的作业分配方法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2007年S2期
7 刘相双;徐建良;杨文琳;陈卓;;一种基于群体智能的多主体聚类算法[J];计算机应用研究;2007年02期
8 杨新社;贺兴时;;群体智能和智能优化算法(英文)[J];纺织高校基础科学学报;2013年03期
9 王潮;时向勇;李昶;汪镭;;基于群体智能的0/1背包问题求解研究进展[J];微型电脑应用;2007年06期
10 张昭涛,杨燕,江波;基于群体智能的一种聚类算法研究[J];淮海工学院学报(自然科学版);2005年02期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 安静;康琦;汪镭;吴启迪;;群体智能及其在BPR中的应用[A];先进制造技术论坛暨第三届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 薛晗;不确定规划的群体智能计算[D];国防科学技术大学;2010年
2 张晓明;基于种子传播方式和植物分布演化的种子优化算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
3 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 赵磊;基于群体智能的分子对接算法研究与实现[D];大连理工大学;2013年
2 王伟伟;基于群体智能的关联规则挖掘及应用[D];山东师范大学;2007年
3 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
4 许珂;基于群体智能的关联规则挖掘方法及应用[D];山东师范大学;2008年
5 赵建;鱼群集群行为的建模与仿真[D];太原科技大学;2008年
6 杨琳;改进人工蜂群算法的研究及其应用[D];广西工学院;2012年
7 李俊;群体智能融合算法研究及其应用[D];南昌航空大学;2013年
8 潘舟金;基于蚁群的约束聚类和分类[D];扬州大学;2012年
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