作者：欧阳浩; 王智文; 黄镇谨聚类禁忌搜索遗传算法粗糙集小生境
摘要：K-Means算法对于初始中心点敏感,容易受到噪声干扰,无法处理非确定性问题等缺陷,且其改进遗传K-Means容易陷入到局部最优解中,粗糙聚类算法虽提升了算法对于不确定性问题的分析能力,但其仍有较大的提升空间。为此,提出将遗传算法与粗糙集理论结合起来,引入小生境和禁忌算法的思想,在计算数据集合的各个中心点时,采用遗传算法计算各个类别的粗糙均值点,遗传算法中的选择运算采用小生境技术,将禁忌算法作为变异算子。通过对4组UCI数据集的实验分析与比较,表明了所提算法具有更好的求解质量。
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