期刊文章详细信息
微分进化算法的优化研究及其在聚类分析中的应用
Optimization research on differential evolution algorithm and its application in cluster analysis
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]平顶山学院数学与信息科学学院,河南平顶山467000
年 份：2016
卷 号：39
期 号：13
起止页码：103-107
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2014、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：为了使微分进化算法在进化过程中充分挖掘和利用历史数据信息,提高它的全局搜索能力和收敛速度,提出了一种基于主成分的微分进化算法PCADE。该算法将种群空间映射到主成分空间从而得到一个由主成分构成的种群空间,在进化过程中前m个主成分构成的个体可以直接进入下一代的进化,而剩余的N-m个个体则从原种群和主成分种群空间中选择出适应度值较高的个体进入下一代。实验结果表明改进算法在聚类分析中取得了较好的结果。
关 键 词：微分进化算法 粒子群算法 主成分分析 聚类分析 K-均值聚类算法
分 类 号：TN710-34] TM417]
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