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计算机应用 2016
基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.08.2066 Keywords: 数据挖掘,K-means聚类,布谷鸟搜索算法,数字城管,热图 Abstract: 摘要 针对原始K-means聚类算法受初始聚类中心影响过大以及容易陷入局部最优的不足,提出一种基于改进布谷鸟搜索(CS)的K-means聚类算法(ACS-K-means)。其中,自适应CS(ACS)算法在标准CS算法的基础上引入步长自适应调整,以提高搜索精度和收敛速度。在UCI标准数据集上,ACS-K-means算法可得到比K-means、基于遗传算法的K-means(GA-K-means)、基于布谷鸟搜索的K-means(CS-K-means)和基于粒子群优化的K-means(PSO-K-means)算法更优的聚类质量和更高的收敛速度。将ACS-K-means聚类算法应用到南宁市青秀区“城管通”系统的城管案件热图的开发中,在地图上对案件地理坐标进行聚类并显示,应用结果表明,聚类效果良好,算法收敛速度快
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