基于改进HHO与K-Medoids的混合聚类算法OA北大核心CSTPCD

针对K-Means在聚类过程中对离群点敏感以及容易陷入局部最优的不足,本文提出一种基于改进HHO(IHHO)与K-Medoids的混合聚类算法(IHHO-KMedoids)。在IHHO中,带有Logistic混沌扰动的控制参数策略更好地实现了探索与开发之间的平衡,集成变异策略提高了算法的全局搜索能力,翻筋斗觅食策略增强了种群多样性,避免算法陷入局部最优。将所提IHHO与5种其他群智能算法和4种改进的HHO算法在CEC 2014测试函数上进行对比,…查看全部>>