复合形退火的随机聚类算法  

Random optimal clustering algorithm based on complex annealing method

作　　者：赵凯[1,2] 李声晋[1] 白雪[2] 赵锋[1] 

机构地区：[1]华北水利水电学院信息工程学院,郑州450011 [2]西北工业大学机电学院,西安710072

出　　处：《计算机应用研究》2013年第4期1041-1043,共3页Application Research of Computers

基　　金：西北工业大学研究生创业种子基金重点资助项目(Z2011057);河南省水利厅科技攻关项目(GG201246)

摘　　要：为了解决传统聚类算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种复合形退火的随机聚类算法。该方法通过在聚类过程中设置退火准则,并且将退火过程中的生成复合形部分引入随机化的复合形节点,从而在加速收敛的过程中实现了较低的算法复杂度。理论分析及仿真实验证明,该方法的聚类效果好于传统的K-均值聚类方法,并且计算复杂度比目前基于人工智能的方法低。In order to solve the problem that the traditional clustering algorithm is apt to fall into local optimal solution,this paper presented a novel algorithm.First it introduced the main principle of the complex method and used an improved one to K-mean optimal clustering,this paper educed a series of formulation and gave the realization process of the algorithm later.Compared to other algorithms,the results by exemplification show that this algorithm is not only correct and feasible,but highly effective and steady,and has a wide area of application.

关 键 词：复合形 退火 随机 K-均值聚类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]