摘要:为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势,解决了聚类算法初值依赖性,克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明,该算法全局优化性能稳定,收敛速度加快,聚类效果明显提高,获得了较优的中心点与清晰地聚类划分。
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