【摘 要】
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提出的基于距离浓度的K-均值聚类算法把聚类的数据对象视为抗原,聚类中心看作是免疫系统中的抗体,聚类过程表示为免疫系统不断产生抗体,识别抗原,最后产生出可以捕获抗原的最
【机 构】
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华中科技大学管理学院,苏州职业大学电子信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70271030）,中国博士后科学基金资助项目（20060390849）,华中科技大学博士后科研专项基金资助项目.
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提出的基于距离浓度的K-均值聚类算法把聚类的数据对象视为抗原,聚类中心看作是免疫系统中的抗体,聚类过程表示为免疫系统不断产生抗体,识别抗原,最后产生出可以捕获抗原的最佳抗体过程.定义了抗体浓度和亲和度,使得抗体之间的距离越大,其距离浓度越小,反之则浓度越大,从而提高了算法的搜索效率.设计了抗体的期望繁殖率计算方法和克隆变异方法.仿真结果表明：该算法不仅克服了传统的K-均值聚类算法易陷入局部极小值的缺点,而且避免了对初始化选值敏感性的问题,同时也有较快的收敛速度.
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