作者：刘佳鸣; 况立群; 尹洪红; 韩燮聚类分析k均值聚类中心灰狼优化算法群体智能优化算法
摘要：针对k均值聚类算法对初始聚类中心位置敏感的问题,提出了一种基于灰狼优化的k均值聚类算法,通过灰狼优化算法对解空间的全局寻优能力得到α狼,实现对k均值聚类中心的初始化操作,并通过迭代更新α狼优化k均值聚类中心,直到达到最大迭代次数,以此改进k均值聚类算法。实验结果表明,在UCI(University of California Irvine)的4类数据集上,所提算法相比于传统的k均值聚类算法,获得了更好的聚类效果,其分类准确度平均提高10%左右,且算法较为稳定。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
