论文部分内容阅读
学习矢量量化（LVQ）聚类算法存在严重的对初值敏感的问题，若初值的选择偏差太大，就不会产生好的聚类效果，致使聚类精准度不够。免疫克隆算法具有很强的群体搜索能力，将免疫克隆算法用于优化LVQ聚类算法的初值，并将改进得到的聚类算法用于对IRIS数据集进行分类。分类结果与标准的LVQ算法的比较表明，改进后的聚类算法在稳定性上有了较大幅度的提高。