基于膜計算的聚類算法研究.pdf

1、膜計算是一種分布式、并行計算模型,又被稱為P系統(tǒng)。膜計算旨在從生命細胞的結(jié)構和功能以及組織、器官和高級生物組織中細胞群的協(xié)作中抽象出計算模型,具有分布式、極大并行性、非確定性等特點。膜計算已廣泛地應用于眾多領域。
　　聚類分析是一種無監(jiān)督學習過程。數(shù)據(jù)聚類是將一組數(shù)據(jù)劃分到不同的組或簇中,使得同一組中的模式盡可能地相似而不同組中的盡可能地相異。與分類不同,用于聚類的數(shù)據(jù)沒有事先定義好的類標簽。通過聚類希望尋找到數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的自然結(jié)

2、構。
　　本文以膜計算模型為基礎的計算框架,分別將遺傳機制和模擬退火機制引入P系統(tǒng)中作為對象的進化規(guī)則,并結(jié)合P系統(tǒng)的對象轉(zhuǎn)運機制,提出了兩種在膜計算框架下的聚類算法:
　　(1)GA-MC算法。通過引入遺傳機制的三個遺傳算子(選擇、交叉、變異)實現(xiàn)對象的進化,并利用組織型P系統(tǒng)的轉(zhuǎn)運機制實現(xiàn)在膜之間優(yōu)秀對象的共享,它加速算法的收斂。GA-MC算法在幾個真實數(shù)據(jù)集和人工數(shù)據(jù)集上進行了測試,并與 k-means算法和基于GA的