本文作者：曹永春；蔡正琦；邵亚斌；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于K-means的人工蜂群(ABC)聚类算法。将改进的人工蜂群算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过基于反向学习的初始化策略,增强了初始群体的多样性。利用非线性选择策略,改善了过早收敛问题,提高了搜索效率。通过对邻域搜索范围的动态调整,提高了算法收敛速度,增强了局部寻优能力。实验结果表明,该算法不仅克服了K-means算法稳定性差的缺点,而且具有良好的性能和聚类效果。
【论文正文预览】：0引言聚类分析是一种重要的无监督学习技术,其目标是将数据集合分成若干类,使得同一类内的样本相似度尽可能大,而不同类间的样本相似度尽可能小,目前在机器学习、模式识别、Web挖掘以及图像量化等领域得到了广泛的应用[1]。K-means算法是一种常用的聚类算法,它具有良好的局部
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：人工蜂群算法聚类分析K-means反向学习非线性选择
【参考文献】:

• 牛琨;张舒博;陈俊亮;;融合网格密度的聚类中心初始化方案[J];北京邮电大学学报;2007年02期
• 罗钧;王强;付丽;;改进蜂群算法在平面度误差评定中的应用[J];光学精密工程;2012年02期
• 郑晓鸣;吕士颖;王晓东;;基于免疫粒子群优化的聚类算法[J];计算机工程;2008年15期
• 张文明;吴江;袁小蛟;;基于密度和最近邻的K-means文本聚类算法[J];计算机应用;2010年07期
• 朱连江;马炳先;赵学泉;;基于轮廓系数的聚类有效性分析[J];计算机应用;2010年S2期
• 傅德胜;周辰;;基于密度的改进K均值算法及实现[J];计算机应用;2011年02期
• 吴昱;李元香;徐星;;基于群智能的新型反向混合差分进化算法[J];小型微型计算机系统;2009年05期
• 林剑;赵龙;徐剑;余节约;;基于人工蜂群优化的印刷色彩分色[J];包装工程;2011年05期
• 罗钧;刘永锋;付丽;;能耗限制的实时周期任务可靠性感知调度[J];重庆大学学报;2011年08期
• 张姣玲;;人工蜂群算法在多元线性回归中的应用[J];广东技术师范学院学报;2011年09期
• 于明;艾月乔;;基于人工蜂群算法的支持向量机参数优化及应用[J];光电子.激光;2012年02期
• 陈利虎;张尔扬;沈荣骏;;基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选[J];国防科技大学学报;2009年02期
• 罗彬;邵培基;罗尽尧;刘独玉;夏国恩;;基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究[J];管理学报;2011年02期
• 赵小强;张守明;;基于人工蜂群的模糊聚类算法[J];兰州理工大学学报;2010年05期
• 王琦;;基于人工蜂群算法的水位流量关系最优定线研究[J];广西水利水电;2012年05期
• 林翔;;平行度误差的关键问题探讨与软件测试[J];大连大学学报;2012年06期
• 唐新宇;;浅析数据挖掘中的聚类分析[J];电脑知识与技术;2013年09期
• 李丽;程玉荣;牛奔;;离散人工蜂群算法求解旅行商问题[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
• 杨琳;孔峰;;基于梯度蜂群混合算法的电力系统最优潮流计算[A];中南六省（区）自动化学会第二十九届学术年会论文集[C];2011年
• 方昕;钟尚平;;基于聚类与TSVM融合的图像通用隐写检测算法[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2009）暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集（上册）[C];2009年
• Zhenfeng He;;Constrained Silhouette Based Evolutionary K-Means[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第二分册）[C];2013年
• Peng Zhang;Hong Liu;Yanhui Ding;;Dynamic Bee Colony Algorithm Based on Multi-species Coevolution[A];山东计算机学会2013学术年会论文集[C];2013年
• 吴德烽;计算智能在三维表面扫描机器人系统中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
• 罗彬;基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D];电子科技大学;2010年
• 董旭初;Bayesian网的最优树分解研究[D];吉林大学;2011年
• 于秀娟;加工过程的质量异常预测与诊断方法研究[D];吉林大学;2011年
• 林冠洲;网络流量识别关键技术研究[D];北京邮电大学;2011年
• 冯业伟;基于支持向量机和移动Agent技术的银行风险早期预警系统研究[D];中国海洋大学;2011年
• 刘路;基于改进支持向量机和纹理图像分析的旋转机械故障诊断[D];天津大学;2011年
• 王亚军;减少OFDM系统的峰均功率比的研究[D];上海交通大学;2011年
• 汪洋;基于视觉测量的铁路列车钩舌检测流水线关键技术研究[D];大连海事大学;2011年
• 肖永豪;蜂群算法及在图像处理中的应用研究[D];华南理工大学;2011年
• 姜飞;混合智能优化算法及其应用[D];西安电子科技大学;2011年
• 魏丽;群体动画中运动生成模块的模型研究[D];山东师范大学;2011年
• 张艳;基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断和预测[D];西华大学;2011年
• 张守明;基于人工蜂群的模糊聚类数据挖掘算法研究[D];兰州理工大学;2011年
• 梁建慧;新型智能优化算法及其在图像分割中的应用研究[D];陕西师范大学;2011年
• 黄旭;群智能优化算法及其在PPI网络中的应用研究[D];陕西师范大学;2011年
• 周辰;基于数据挖掘的入侵检测系统的研究与实现[D];南京信息工程大学;2011年
• 李广宇;基于粒子蜂群算法优化的多支持向量机软测量建模方法研究[D];中南大学;2011年
• 谭世恒;一种新型的群智能优化算法—细胞膜优化算法及其应用[D];华南理工大学;2011年
• 吕琼帅;BP神经网络的优化与研究[D];郑州大学;2011年
• 赵艳厂,宋梅,谢帆,宋俊德;用于不同密度聚类的多阶段等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2003年02期
• 罗钧;卢嘉江;陈伟民;付丽;刘学明;张平;陈建端;;具有禁忌策略的蜂群算法评定圆柱度误差[J];重庆大学学报;2009年12期
• 崔长彩;黄富贵;张认成;李兵;;粒子群优化算法及其在圆柱度误差评定中的应用[J];光学精密工程;2006年02期
• 吴启明;易云飞;;文本聚类综述[J];河池学院学报;2008年02期
• 樊玮;粒子群优化方法及其实现[J];航空计算技术;2004年03期
• 崔长彩;张耕培;傅师伟;黄富贵;;利用粒子群优化算法的平面度误差评定[J];华侨大学学报(自然科学版);2008年04期
• 刘涛,吴功宜,陈正;一种高效的用于文本聚类的无监督特征选择算法[J];计算机研究与发展;2005年03期
• 陆林花;王波;;一种改进的遗传聚类算法[J];计算机工程与应用;2007年21期
• 刘艳丽;刘希云;;一种基于密度的K-均值算法[J];计算机工程与应用;2007年32期
• 刘向东;沙秋夫;刘勇奎;段晓东;;基于粒子群优化算法的聚类分析[J];计算机工程;2006年06期
• 陈晓春;;基于K-Means和EM算法的聚类分析[J];福建电脑;2009年02期
• 陈光宇;胡丽英;苏勇;;聚类分析在电信行业客户关系管理中的应用[J];微计算机信息;2006年33期
• 王颋;姜鹏飞;;一种基于遗传算法的聚类算法[J];软件导刊;2008年01期
• 程华;夏宁;肖勇;;基于聚类分析的远程教育过程考核体系研究[J];华东理工大学学报(社会科学版);2008年02期
• 王颖;刘建平;;基于改进遗传算法的K-means聚类分析[J];工业控制计算机;2011年08期
• 叶炼炼;;聚类分析在路由监测系统的应用[J];科技信息;2009年33期
• 傅振南;;聚类分析技术在招生宣传工作中的应用研究[J];福建教育学院学报;2009年02期
• 王俊鑫;王俊洁;孙英;;K-Means聚类算法在毕业生就业信息分析中的实现[J];楚雄师范学院学报;2009年09期
• 杨昕;彭玉青;;结合蚂蚁算法的K-Means聚类分析[J];河北工业大学学报;2007年03期
• 张增林,施霞萍;基于遗传算法的聚类分析在体型分析中的应用[J];微计算机信息;2005年22期
• 忻雅;王伟科;阮松林;王世恒;马华升;;基于RAPD和EST-SSR标记的秀珍菇菌株聚类分析[A];中国菌物学会第四届会员代表大会暨全国第七届菌物学学术讨论会论文集[C];2008年
• 鲁振华;宋银花;牛良;刘淑娥;王志强;;PermutMatrix软件及其在观赏桃形态性状聚类分析中的应用[A];中国园艺学会桃分会第二届学术年会论文集[C];2009年
• 马汉武;郭沛尧;;基于供应链的供应商分类模型及其管理策略研究[A];现代工业工程与管理研讨会会议论文集[C];2006年
• 张凤兰;郝丽珍;王萍;杨忠仁;王六英;张进文;;蒙古高原特有属——沙芥属蔬菜植物果实和种子形态指标聚类分析[A];中国园艺学会第七届青年学术讨论会论文集[C];2006年
• 李国良;李忠富;;基于聚类的企业绩效熵值评价方法研究[A];第十一届中国管理科学学术年会论文集[C];2009年
• 高林;刘喜梅;;多模型中权值确定的新方法及其应用[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年
• 杨欣斌;黄道;;一种新的聚类算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年
• 曾志锋;张玉霞;韦群;;鳄蜥的生境选择[A];中国动物学会两栖爬行动物学分会2005年学术研讨会暨会员代表大会论文集[C];2005年
• 房海灵;李维林;于盱;梁呈元;;薄荷属植物的数量分类[A];中国植物学会植物结构与生殖生物学专业委员会、江苏省植物学会2007年学术年会学术报告及研究论文集[C];2007年
• 金友玉;;湖北省区域经济差异综合评价及分类分析[A];2007中国科协年会专题论坛暨第四届湖北科技论坛优秀论文集[C];2007年
• ;聚类分析在自身免疫病基因表达谱研究中的初步应用[N];中国医药报;2003年
• 符信;30个指标评价社会发展水平[N];南方日报;2005年
• 中谷期货 杨静;期货公司客户信用风险评级体系研究[N];期货日报;2007年
• 雨文;全国专家聚云财大研讨区域经济学[N];云南日报;2006年
• YMG记者 孙长波;烟台经济增速全球第三[N];烟台日报;2008年
• 中国社会科学院研究生院人文学院 王昌燧 朱剑 朱铁权;原始瓷产地研究之启示[N];中国文物报;2006年
• 王式跃;对宁波区域经济发展差异的分析[N];中国信息报;2007年
• 江洪波;我国封闭式基金绩效评价实证研究[N];中国证券报;2003年
• 吴一福;支气管扩张症中医辨证分型规律[N];中国医药报;2005年
• 王红玉;亚健康主证为心脾两虚和肝胆湿热[N];中国医药报;2005年
• 赵宁;理中丸和四君子汤与脾虚证方证相关性的实验研究[D];中国中医科学院;2006年
• 曹锋;数据流聚类分析算法[D];复旦大学;2006年
• 吕崇山;代谢综合征中医辨证分型及其与临床检测指标的相关性研究[D];福建中医学院;2008年
• 袁军宝;我国农业现代化进程中的农户兼业经营问题研究[D];兰州大学;2009年
• 邵伟钰;地方政府债务风险预警体系研究[D];苏州大学;2008年
• 吴飞珍;基因芯片数据的聚类功能评价算法和判别分析算法研究[D];上海大学;2009年
• 唐东明;聚类分析及其应用研究[D];电子科技大学;2010年
• 李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
• 管河山;金融多元时间序列挖掘方法研究与应用[D];厦门大学;2008年
• 苏薇薇;沙田柚指纹图谱特征与其药效学关系的研究[D];第一军医大学;2005年
• 杨占华;聚类分析研究及其在文本挖掘中的应用[D];西南交通大学;2006年
• 汪维;“超值天下”系统中订票记录的聚类分析[D];华中科技大学;2010年
• 刘强;基于聚类分析的变点识别方法研究[D];天津大学;2012年
• 刘小俊;中国南瓜属（Cucurbita spp）部分栽培种遗传多样性研究[D];四川大学;2005年
• 李文慧;江西省人口空间动态特征研究[D];江西师范大学;2006年
• 邹琼;中小学生自我表露特点的发展研究[D];华东师范大学;2007年
• 王文平;聚类分析及其在图像分割中的应用[D];山东师范大学;2007年
• 陈弘;基于因子分析对信用评级方法的研究[D];吉林大学;2007年
• 马晓晴;中国经济增长质量的区域差异研究[D];西北大学;2008年
• 张白妮;基因数据聚类分析研究[D];湖南大学;2005年

【稿件标题】：【k均值聚类算法范文】基于K-means的改进人工蜂群聚类算法
【作者单位】：西北民族大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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