一种改进二进制编码量子行为粒子群优化聚类算法

<p>为了改善二进制量子行为粒子群优化(BQPSO) 算法的收敛性能, 提出了一种基于完全学习策略的改进<br> BQPSO 优化(CLBQPSO) 算法, 并由此设计了一种新的数据聚类方法. 该算法在4 个测试数据集上与其他一些聚类<br> 算法进行了聚类实验比较, 实验结果表明, 基于CLBQPSO 的聚类算法不仅收敛速度快, 而且有较好的全局收敛性,<br> 收敛精度优于其他聚类算法, 聚类效果更好.</p>