一种带变异操作的粒子群聚类算法  

Clustering algorithm based on Particle Swarm Optimization with mutation

作　　者：刘琼[1] 罗可[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第16期130-131,134,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.10871031);湖南省科技计划项目基金(No.2008FJ3015);湖南省教育厅科研项目基金(No.07A001)~~

摘　　要：针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法。算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解。对Iris植物样本数据的测试结果表明:该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。Aiming at premature convergence and convergence speed of basic particle swarm optimization algorithm,the clustering algorithm based on particle swarm optimization algorithm with mutation is proposed.A mutation operator is used in the algorithm for some particles to escape from the local optimal solution.The algorithm is evaluated on Iris plants database.Results show that the algorithm not only avoids local optima,but also increases the convergence speed.

关 键 词：粒子群算法 聚类分析 K均值算法 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]