计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (35): 139-141.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.042
董金新,亓民勇
DONG Jin-xin,QI Min-yong
摘要: 提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。
中图分类号: