姚丽娟
- 作品数：5 被引量：41H指数：4
- 供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粒子群的粗糙核聚类算法被引量：4
- 2012年
- 针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理,同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理,以解决混合数据的聚类问题,最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最优。仿真实验表明,相对于其他改进算法,该算法具有较高的正确率和较短的收敛时间,并进一步验证了该算法的鲁棒性和稳定性,具有一定的实用价值。
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- 关键词：聚类核函数粗糙集属性加权
- 基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法被引量：2
- 2013年
- 云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。
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- 关键词：云计算资源分配
- 一种基于粒子群的聚类算法被引量：14
- 2012年
- 针对K-中心点算法对初始化敏感和容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子群算法和密度初始化改进的K-中心点聚类算法。该算法初始化时选择距离较远的k个候选范围作为k个聚类中心的选择范围,即粒子的初始值都在该k个范围内。通过粒子群算法优化聚类中心,以解决K-中心点算法因为聚类中心迭代计算较为复杂而导致的时间复杂度较高的问题。实验结果表明,该算法具有较高的正确率,较小的时间复杂度,综合性能更加稳定。
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- 关键词：粒子群算法聚类
- 一种基于ACO的K-medoids聚类算法被引量：9
- 2012年
- K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率高等特点。在K-medoids聚类算法的基础上,借鉴ACO算法的优点,提出了一种新的聚类算法,它提高了聚类的准确率,算法的稳定性也比较高。通过仿真实验,验证了算法的可行性和先进性。
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- 关键词：聚类分析
- 一种新的k-medoids聚类算法被引量：18
- 2013年
- 针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。
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- 关键词：聚类目标函数
