论文研究 融合改进差分进化思想的K 调和均值聚类.pdf

针对K-调和均值聚类算法易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于改进差分进化的K-调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法来增强全局寻优能力。实验结果表明，该算法能够较好地克服K-调和均值算法的缺点，在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力。