【摘 要】
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针对k-means算法易受初始中心影响的缺点,提出了基于改进粒子群算法的k-means聚类算法(k-means cluster algorithm based on Improved PSO,IPK-means),在粒子群算法中加入混
【基金项目】
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国家科技支撑计划（No.2015BAK24B01）;徽文化传播智能交互技术集成与应用示范项目
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针对k-means算法易受初始中心影响的缺点,提出了基于改进粒子群算法的k-means聚类算法(k-means cluster algorithm based on Improved PSO,IPK-means),在粒子群算法中加入混沌搜索过程,以增加PSO迭代后期粒子群的多样性,并且在粒子更新过程中,给出了一种动态调整因子公式,使得调整因子与该粒子的适应度值大小相关,即同一迭代中不同粒子也会拥有不同的调整因子。最后将改进的PSO算法应用于k-means聚类,为其寻找较好的初始中心,实验结果表明了该算法可
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