【摘 要】
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为了提高混合聚类算法的准确率，提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法，辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为
【机 构】
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沈阳大学信息工程学院,辽宁省物联网信息集成技术工程研究中心,大连理工大学电子信息与电气工程学部
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为了提高混合聚类算法的准确率，提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法，辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善，避免了聚类效果易受离群点影响的问题，对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势，解决了聚类算法初值依赖性，克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明，该算法全局优化性能稳定，收敛速度加快，聚类效果明显提高，获得了较优的中心点与清晰地聚类划分。
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