和声搜索算法在聚类分析中的应用

作     者：依玉峰 高立群 郭丽 

作者机构：东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 天津医科大学医学影像系天津300203 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2012年第33卷第1期

页      面：47-51页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81000639 60674021) 天津医科大学校级基金资助项目(2009ky08) 

主　　题：和声搜索算法 聚类分析 状态反馈 蚁群聚类算法 和声聚类算法 

摘      要：提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中最优和声和最差和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过更新和声向量中精度变量对应的聚类中心来最小化目标函数值,获得数据样本的最优划分.其次,提出了一种数据样本真实聚类中心数的确定方法,当输入样本数大于真实聚类中心数时,通过计算能够自动地确定数据样本真实聚类中心数目.最后,应用4种性能指标来比较所提算法与蚁群聚类算法和原始和声搜索聚类算法的性能.结果表明,所提算法的性能优于另两种算法.