基于變長(zhǎng)染色體的量子遺傳聚類算法研究.pdf

1、量子遺傳算法是量子計(jì)算理論與遺傳算法相結(jié)合的產(chǎn)物,是上世紀(jì)90年代后期發(fā)展起來的一個(gè)研究領(lǐng)域。量子遺傳算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在處理優(yōu)化問題方面具有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展而形成的一門新學(xué)科。通過數(shù)據(jù)挖掘能從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù),具有很強(qiáng)的實(shí)用性。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的分支,作為一種無監(jiān)督的模式識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。K-均值聚類是聚類分析方法中的一種,具有算法簡(jiǎn)潔、收斂速度快等優(yōu)

2、點(diǎn)。但傳統(tǒng)的K-均值算法具有對(duì)初始值敏感、容易陷入局部最小值等缺點(diǎn),且聚類中心數(shù)目 k需人為經(jīng)驗(yàn)確定,導(dǎo)致分類結(jié)果不一定最優(yōu)。
　　本文在前人的研究成果基礎(chǔ)上,提出一種基于變長(zhǎng)染色體的量子遺傳聚類算法。首先,對(duì)初始種群做出了改進(jìn)。種群中染色體長(zhǎng)度不再是定值,而是在某一范圍內(nèi)取值。這些長(zhǎng)度變化的染色體組成聚類中心的集合。這樣就避免了k值人為經(jīng)驗(yàn)確定而帶來的問題。其次,設(shè)計(jì)了變長(zhǎng)操作函數(shù)。在進(jìn)化過程中,各聚類中心以最優(yōu)聚類中心為目標(biāo)進(jìn)