【摘 要】
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K-means算法因简单、高速等特点而被广泛应用，但该算法仍然存在依赖于初始聚类中心、易陷入局部最优等缺陷。为此，提出了一种蜜蜂交配优化聚类算法。该算法利用密度和距离初始
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11171095,No.71371065);湖南省自然科学衡阳联合基金(No.10JJ8008);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146)
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K-means算法因简单、高速等特点而被广泛应用，但该算法仍然存在依赖于初始聚类中心、易陷入局部最优等缺陷。为此，提出了一种蜜蜂交配优化聚类算法。该算法利用密度和距离初始化蜂群，并将局部搜索能力较强的粗糙集聚类算法作为工蜂的一种编码，以增强算法的局部搜索能力，最后在迭代过程中不断引入随机种群，增加种群的多样性，提高算法的全局寻优能力。实验结果表明，该算法不仅能有效抑制早熟收敛，而且具有较强的稳定性，较好的聚类效果。
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