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论文摘要

基于基因表达式编程的自动聚类方法

An Auto clustering Algorithm Based on Gene Expression Programming

作者:陈瑜(四川大学 计算机学院,四川 成都 610064);唐常杰(四川大学 计算机学院,四川 成都 610064);叶尚玉(四川大学 计算机学院,四川 成都 610064)

Author:(School of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610064, China);(School of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610064, China);(School of Computer Sci., Sichuan Univ., Chengdu 610064, China)

收稿日期:2006-10-10          年卷(期)页码:2007,39(6):107-112

期刊名称:工程科学与技术

Journal Name:Advanced Engineering Sciences

关键字:聚类;基因表达式编程;K Means算法;进化计算

Key words:clustering; Gene Expression Programming; K-Means algorithm; evolutionary computation

基金项目:国家自然科学基金(60473071);高等学校博士学科点专项科研基金SRFDP(20020610007)资助项目

中文摘要

为了解决聚类算法不能自动聚类的问题,提出并实现了自动聚类算法GEP Cluster算法。主要工作包括:1)研究了基于GEP进化的最优簇划分;2)提出了自动合并簇算法Auto Merge Cluster Algorithm;3)实现了不需预知簇个数的聚类;4)在合成数据集上的实验表明,采用GEP Cluster算法在未知簇划分信息的情况下可对数据集自动进行聚类分析,聚类成功率达到96%。

英文摘要

Many clustering algorithms have to need a number of clusters before clustering.In order to tackle this problem,a novel GEP-Cluster (Gene Expression Programming clustering) algorithm was proposed. The main contributions include: 1) proposing the GEP Cluster algorithm to find the best clustering via GEP evolution, 2) proposing AMCA algorithm to auto merge cluster, 3) finding the best clustering without any priori knowledge by the GEP Cluster algorithm.Extensive experiments showed that GEP-Cluster algorithm is effective in clustering without any domain knowledge, and the average clustering accuracy is almost 96%.Keywords

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