10.3969/j.issn.1000-386x.2021.02.005
基于改进GSA的数据聚类机制
数据聚类是大数据分析的基本手段,传统聚类方法易于陷入局部最优.针对这一问题,提出一种基于改进引力搜索机制GSA的数据聚类算法.定义一种适合于引力搜索进化的聚类解编码方式.为了衡量不同聚类解的差异,设计一种基于汉明距离的引力搜索粒子距离度量方法,有效衡量数据对象在各维度属性上的不同.同时,在粒子速度更新方面,引入加速因子到粒子速度更新策略中,利用最优粒子位置代表的聚类解加速局部开发过程,加速粒子向最优粒子移动,有效保持局部开发与全局搜索间的平衡.实验结果表明,在经典数据集测试下,该算法在多数测试集中比同类算法具有更低的聚类失误率.
数据聚类、引力搜索、汉明距离、聚类间距
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TP393.1(计算技术、计算机技术)
湖北省自然科学基金项目;武汉轻工大学校立科研项目
2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
27-32,84
