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基于随机跳跃蝠鲼算法优化的电影信息数据聚类
1
作者
黄鹤
李潇磊
+2 位作者
王珺
王会峰
茹锋
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期856-867,共12页
针对传统K均值聚类(K-Means Clustering,KMC)算法在对电影信息数据聚类的过程中,初始聚类中心选取随机性较大、聚类结果不稳定且算法容易陷入局部最优、影响迭代精度等不足,提出一种基于随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的K均值联合迭代聚类...
针对传统K均值聚类(K-Means Clustering,KMC)算法在对电影信息数据聚类的过程中,初始聚类中心选取随机性较大、聚类结果不稳定且算法容易陷入局部最优、影响迭代精度等不足,提出一种基于随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的K均值联合迭代聚类算法(MRRJRFO-KMC),实现对电影信息数据的聚类.首先,提出一种均值最大最小距离积法来初始化聚类中心,改善聚类中心选取的随机性,避免随机初始化对聚类结果造成的不稳定性.其次,在迭代的过程中加入蝠鲼觅食优化算法,并对蝠鲼觅食优化算法中螺旋觅食和翻滚觅食进行改进,提出一种随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的策略,解决了蝠鲼觅食优化算法易陷入局部最优的问题.将随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化算法加入KMC算法,对KMC算法迭代过程中的聚类中心进行优化,提高了聚类精度.在Iris,Aggregation,Ecoli和Seeds国际标准数据集上对MRRJRFO-KMC算法、MRFO-KMC算法、KMC算法、K-Means++算法、模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法进行比较测试,实验结果表明,MRRJRFO-KMC算法和其他算法相比,准确性和收敛速度都有所提升.在电影信息数据处理过程中,该算法能够根据所给的信息进行有效的聚类,应用价值明显.
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关键词
蝠鲼觅食优化算法
K均值聚类
均值最大最小距离积法
随机跳跃式翻滚
电影信息数据
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职称材料
题名
基于随机跳跃蝠鲼算法优化的电影信息数据聚类
1
作者
黄鹤
李潇磊
王珺
王会峰
茹锋
机构
西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室
长安大学电子与控制工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期856-867,共12页
基金
国家重点研发计划(2021YF2501200)
国家自然科学基金(52172379,52172324)
+3 种基金
陕西省重点研发计划(2021SF-483)
陕西省自然科学基础研究计划(2021JM-184)
西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学)开放基金(300102321502)
中央高校基本科研业务费(300102240203)
文摘
针对传统K均值聚类(K-Means Clustering,KMC)算法在对电影信息数据聚类的过程中,初始聚类中心选取随机性较大、聚类结果不稳定且算法容易陷入局部最优、影响迭代精度等不足,提出一种基于随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的K均值联合迭代聚类算法(MRRJRFO-KMC),实现对电影信息数据的聚类.首先,提出一种均值最大最小距离积法来初始化聚类中心,改善聚类中心选取的随机性,避免随机初始化对聚类结果造成的不稳定性.其次,在迭代的过程中加入蝠鲼觅食优化算法,并对蝠鲼觅食优化算法中螺旋觅食和翻滚觅食进行改进,提出一种随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化的策略,解决了蝠鲼觅食优化算法易陷入局部最优的问题.将随机跳跃式翻滚觅食蝠鲼优化算法加入KMC算法,对KMC算法迭代过程中的聚类中心进行优化,提高了聚类精度.在Iris,Aggregation,Ecoli和Seeds国际标准数据集上对MRRJRFO-KMC算法、MRFO-KMC算法、KMC算法、K-Means++算法、模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法进行比较测试,实验结果表明,MRRJRFO-KMC算法和其他算法相比,准确性和收敛速度都有所提升.在电影信息数据处理过程中,该算法能够根据所给的信息进行有效的聚类,应用价值明显.
关键词
蝠鲼觅食优化算法
K均值聚类
均值最大最小距离积法
随机跳跃式翻滚
电影信息数据
Keywords
MRFO
K-Means clustering
Mean Maximum Minimum Distance Product Method
random jump roll
movie information data
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
J943 [艺术—电影电视艺术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机跳跃蝠鲼算法优化的电影信息数据聚类
黄鹤
李潇磊
王珺
王会峰
茹锋
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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