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申请/专利权人：北方民族大学
摘要：本发明提供一种基于狮群优化的三支聚类方法，包括：初始化狮群；利用欧式距离确定对象所属的类；根据狮子个体适应度函数将狮群进行分类，确定各个狮子的位置；更新公狮子、母狮子和小狮子的位置；更新自身历史最优位置和狮群历史最优位置；满足约束条件后获得聚类中心；确定边缘域对象；将非边缘域对象划分为核心域和边缘域；输出三支聚类结果。本发明通过融合狮群优化算法的高效全局寻优特性和三支聚类算法在边界定义上的精确性，解决了初始聚类中心对聚类质量的影响和数据聚类中边界对象划分模糊导致的结构不清和精度下降问题，不仅提升了聚类的整体质量和稳定性，还增强了对含不确定数据对象的复杂数据集的处理能力，具有优越的聚类性能。
主权项：1.一种基于狮群优化的三支聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化狮群，获取数据集U、近邻数q、聚类数目K以及成年狮群比例λ，在数据集中随机选取K个数据对象作为初始聚类中心，初始聚类中心值赋给初始狮群成员，选取m次，构成m个狮群成员，初始化狮群成员的位置；S2、利用欧式距离计算每个狮群成员中的所有数据对象到聚类中心的距离，确定每个对象所属距离最近的类；S3、计算种群中成年狮子数量，根据狮子个体适应度函数值的评价指标将种群分为公狮子、母狮子和小狮子三部分，将个体的历史最优位置Pbest设为各个狮子的当前位置，群体中最优的个体位置设为当前的gbest，作为公狮子的位置；S4、重新计算聚类中心后，分别更新公狮子、母狮子和小狮子的位置；S5、根据狮子个体适应度函数值的评价指标计算每个狮群成员的适应度值，更新自身历史最优位置和狮群历史最优位置；S6、判断是否满足约束条件，若满足条件，则转步骤S7，否则转步骤S4；S7、根据步骤S6中得到的最优聚类中心，即公狮子的位置；S8、考察类与类对象之间的关系，判断边缘域对象；S9、将同类中的剩余非边缘域的对象进一步划分为核心域CiCo和边缘域S10、输出步骤S7、S8、S9的结果
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方民族大学 一种基于狮群优化的三支聚类方法
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