基于量子遗传谱聚算法的聚类.pdf

V01．3l 第31卷第9期 计算机应用 No．9 of 2011年9月 Journal ComputerApplicafions Sep．2011 文章编号：1001-9081(2011)09—2546一05 doi：10．3724／SP．J．1087．2011．02546 基于量子遗传谱聚算法的聚类 蒋 勇’，谭怀亮2，李光文1 (1．湖南化工职业技术学院信息工程系，湖南株洲412004；2．湖南大学计算机与通信学院，长沙410082) 163．eom) (hunanlaojiangO 摘要：在处理大数据集聚类问题上，谱聚算法因存在占用存储空间大、时间复杂度高的缺陷而难以推广，针对 此问题，提出采用多次分割、向上向下双向收缩的QR算法求得特征值对应的特征向量来实现降维，并在此基础上构 造映射空间上的样本来实现量子遗传谱聚算法的聚类。该方法通过映射为后续的量子遗传谱聚算法聚类提供低维 的输入，而量子遗传算法具有快速收敛到全局最优并且对初始化不敏感的特性，从而可以获得良好的聚类结果。实 验结果显示，使用该算法的聚类比谱聚算法、K-means算法、NJW算法等单一方法具有更好的收敛性、稳定性和更高的 全局最优。 关键词：特征值分解；QR分割；谱聚类算法；量子遗传谱聚算法 中图分类号：TP301．6文献标志码：A basedon Clusteringquantumgeneticspectralclusteringalgorithm JIANG Guang-wenl Yon91，TANHuai·lian92，LI Chemical Vacation Hunan of Technology (1．Departmen4InformationEngineering,HunanIndustry College,Zhushou412004，Ch／na； and 2．hod Commaniccaion，Hunan ofComputer 410082，Ch／na) Unitnsity,ChangsJlⅡitunan Abstract：On data，the can be becauseof clusteringlarge spectralclusteringhardlypromoted largeoccupiedstorage and time and anddownwarddouble—directionshrink for spacehish complexity．Hence，multi·segmentupward QRalgorithm the of Wag to