由于K-均值聚類(lèi)算法局部最優(yōu)的特點(diǎn),而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點(diǎn)。因此,用模擬退火算法對(duì)聚類(lèi)進(jìn)行了改進(jìn)。20組聚類(lèi)仿真表明,平均每次對(duì)K結(jié)果值改進(jìn)8次左右,效果顯著。下一步工作:實(shí)際上在高溫區(qū)隨機(jī)生成鄰域是個(gè)組合爆炸問(wèn)題(見(jiàn)本人上載軟件‘k-均值聚類(lèi)算法’所述),高溫跳出局部解的概率幾乎為0,因此正考慮采用凸包約束進(jìn)行模擬聚類(lèi),相關(guān)工作正在進(jìn)行。很快將奉獻(xiàn)給各位朋友。
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均值聚類(lèi)
算法
局部
上傳時(shí)間:
2015-03-18
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