基于遗传算法的投影寻踪聚类

传统的投影寻踪聚类算法PROCLUS是一种有效的处理高维数据聚类的算法，但此算法是利用爬山法（Hill climbing）对各类中心点进行循环迭代、选取最优的过程，由于爬山法是一种局部搜索（local search）方法，得到的最优解可能仅仅是局部最优。针对上述缺陷，提出一种改进的投影寻踪聚类算法，即利用遗传算法（Genetic Algorithm）对各类中心点进行循环迭代，寻找到全局最优解。仿真实验结果证明了新算法的可行性和有效性。     

一种改进的K-Prototypes聚类算法

传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。