基于人工蜂群算法的自适应谱聚类算法

针对传统谱聚类算法无法自动确定聚类数目,初始聚类中心K值依赖性较强以及算法全局寻优能力较差等问题,提出了一种基于人工蜂群算法的自适应谱聚类算法。将本征间隙的思想引入谱聚类算法中,在拉普拉斯矩阵的基础上构造本证间隙序列,从而解决初始聚类数目问题。利用人工蜂群算法全局搜索能力强的优点弥补谱聚类算法易陷入局部最优的缺点,同时,为防止人工蜂群算法出现早熟现象,改进了其位置搜索公式。通过标准测试函数以及UCI数据库中的不同数据集进行实验仿真,结果表明改进算法弥补了原算法的不足。