文献类型：期刊文章

作　　者：赖玉霞[1] 刘建平[1] 杨国兴[2]

机构地区：[1]浙江理工大学信息电子学院,杭州310018 [2]浙江天健会计师事务所,杭州310012

出　　处：《计算机工程》

年　　份：2008

卷　　号：34

期　　号：20

起止页码：200-202

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概率的遗传算法中引入K均值操作,以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实验证明,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好。

关 键 词：K均值算法 聚类中心 遗传算法

分 类 号：TP301]