[发明专利]一种优化的人工蜂群聚类方法在审
| 申请号： | 201510170303.2 | 申请日： | 2015-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN104778477A | 公开（公告）日： | 2015-07-15 |
| 发明（设计）人： | 龚安;高云;马兴敏;唐永红;刘亚囡 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种优化的人工蜂群聚类方法。为了解决传统K-means算法过于依赖初始聚类中心及易陷入局部最优的问题，提出一种优化的人工蜂群聚类方法。首先对初始聚类中心的选取进行改进得到优化蜜源；然后借鉴轮盘赌的思想，采用自动调整搜索步长的动态局部寻优策略改善人工蜂群的局部寻优能力；最后选取UCI的四个数据集进行仿真实验，实验结果表明该方法相比K-means算法、K-means++算法及人工蜂群算法能获得更好的聚类效果，对决策者有一定的参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 人工 蜂群 方法 | ||
【主权项】：
一种优化的人工蜂群聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)蜜源初始化，使用策略对蜜源进行初始化。(2)发送雇佣蜂。雇佣蜂采用动态局部寻优策略进行局部搜索，并采用贪婪算法选择较优蜜源。(3)发送观察蜂。观察蜂首先通过轮盘赌方式选择较优蜜源，然后采用动态局部寻优策略及贪婪算法对蜜源进行更新。若某蜜源经过limit次后其质量仍得不到提高，则该蜜源被放弃且所对应的蜜蜂变为侦察蜂。(4)发送侦察蜂。侦察蜂采用策略选择新的蜜源进行下一轮更新。(5)返回到(2)循环迭代，直到运行次数达到MCL次，并输出结果，即最优聚类中心。
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