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基于细菌群体趋药性优化的k-means算法

于来行  张敏  葛斌  
【摘要】:细菌趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法——细菌群体趋药性(BCC)算法。将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度。并给出了一些实验,结果令人满意。

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