免疫克隆选择图划分方法.pdf

第29卷第9期 计算机应用研究 V01．29No．9 2012年9月 Researchof Sep．2012 Application Computers 免疫克隆选择图划分方法术 刘汉强 (陕西师范大学计算机科学学院，西安710062) 摘要：为了解决谱聚类方法中大规模的相似性矩阵的存储和特征分解困难的问题，利用权核K．均值算法的 目标函数和图谱划分准则的等价性，将图谱划分准则作为免疫克隆选择优化算法的亲和度函数，提出一种利用 免疫克隆选择优化算法求解图谱划分问题的新方法——免疫克隆选择图划分方法。该方法在免疫克隆选择操 作的过程中引入了一个个体修正算子，使得个体以更快的速度向更优的个体进化。此外，在新方法中还引入了 流形距离测度来构造相似性矩阵，使得新算法可以有效处理具有复杂结构的数据。采用人工数据集、usPs手写 体数字识别和UMIsT人脸识别的仿真实验验证了新方法的有效性和鲁棒性。 关键词：图划分；谱聚类；权核K一均值；流形相似性测度；克隆选择 中图分类号：‘rP75 文献标志码：A 文章编号：100l一3695(2012)09．3516—05 doi：10．3969／i．issn．1001．3695．2012．09．084 Immunecloneselection graphpanitionalgorithm UU Han—qiang (＆幻oz够c07印u￡e，sci帆ce，鼹8口础iⅣor，Mz池池瑙渺，蕊’8凡710062，现i魁) Inordertosolvethe ofthe and ofthe matriXin Abstract： similarity pmblemstorageeigendecomposition spectralclustering anewmethod theimmunecloneselection tosolvethe algorithms，thispaperproposed utilizing optimizingalgorithm graphparti— tion．It the ofthe and K—means utilized the kemel and the equivalencegraphpanitioningweighted objectivesadoptedgraph asthe an the amnitvfunction． introducedindividual into immuneclone panitioningobiective Especially adjustⅡlentopemtor selection madetheindividualtoevolveinbetterdirectionand In optimizingalgorithm，which higherspeed． addition，“in— trodcedanoveld