【摘 要】
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为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法（IPSO）和K-调和均值聚类（KHM）的混合聚类算法（IPSO-KHM）。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,南昌大学网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61262049）, 江西省科技厅科学技术研究资助项目（2014ZBBE50008）
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为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法（IPSO）和K-调和均值聚类（KHM）的混合聚类算法（IPSO-KHM）。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最优值附近的相对分布位置,通过移动低效粒子使之远离当前局部最优值,从而提高粒子全局搜索的效率,避免陷入局部最优。实证分析结果表明：IPSO-KHM算法的聚类效果、收敛速度、分类精度等性能优于其他算法。
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