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文檔簡(jiǎn)介
1、科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展以及存儲(chǔ)技術(shù)的提高,使得人們獲得的數(shù)據(jù)量急劇膨脹?!皵?shù)據(jù)海量、知識(shí)匱乏”的尷尬狀況使得數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)挖掘能從這海量數(shù)據(jù)中提取潛在的、對(duì)人們有價(jià)值的信息,為我們的生產(chǎn)、生活帶來(lái)很多方便。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要工具,利用聚類分析可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性之間潛在的關(guān)系。K均值算法是一種典型的聚類算法,具有收斂速度快、局部搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但K均值算法存在著一些缺陷,比如對(duì)初始中心點(diǎn)明感,易陷入局部最優(yōu)。本文針對(duì)K均值
2、算法的不足作為出發(fā)點(diǎn),提出了一些改進(jìn)的方法,主要從以下幾方面進(jìn)行研究:
在傳統(tǒng)的K-means聚類算法基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于遺傳算法的K-means聚類算法。遺傳算法具有很好的全局尋優(yōu)能力,采用競(jìng)爭(zhēng)選擇算子保存最優(yōu)染色體,同時(shí)交叉算子和變異算法保證產(chǎn)生更優(yōu)秀的染色體。通過(guò)一系列的遺傳操作尋找到最佳的初始聚類中心,再執(zhí)行K均值算法找到最終的聚類中心。提高了聚類的準(zhǔn)確率,加快了收斂的速度,算法的穩(wěn)定性也提高了。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)
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