用于划分聚类的重心 PSO
机器学习
2017-06-15 v2
摘要
本文提出用于划分聚类的 PSO 局部最优模型。所提模型消除了用于聚类的 gbest PSO 的缺陷。该模型使用预先指定的簇数 K。LPOSC 具有 K 个邻域。每个邻域代表其中一个簇。每个邻域中粒子的目标是优化该簇质心的位置。使用调整兰德指数衡量所提算法的性能。将结果与 k-means 和 PSO 全局最优模型进行了比较。
引用
@article{arxiv.1706.00997,
title = {Center of Gravity PSO for Partitioning Clustering},
author = {Shahira Shaaban Azab and Hesham Ahmed Hefny},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00997},
year = {2017}
}