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一种基于人工鱼群的混合聚类算法
被引:4
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
刘白
周永权
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
广西民族大学数学与计算机科学学院
周永权
机构
:
[1]
广西民族大学数学与计算机科学学院
来源
:
计算机工程与应用
|
2008年
/ 18期
关键词
:
人工鱼群算法;
K-平均算法;
混合聚类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
1201 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
聚类分析是数据挖掘的核心技术之一,它是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。文中通过分析K-平均算法的优缺点,提出了一种基于人工鱼群算法的聚类分析算法,并把它与传统的K-平均算法结合得到一种新的混合聚类算法。仿真实验表明,该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高特点。
引用
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页码:136 / 138
页数:3
相关论文
共 4 条
[1]
一种新的混合聚类算法
[J].
吴文丽
论文数:
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机构:
北京理工大学
吴文丽
;
刘玉树
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北京理工大学
刘玉树
;
赵基海
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机构:
北京理工大学
赵基海
.
系统仿真学报,
2007,
(01)
:16
-18
[2]
一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法
[J].
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.
系统工程理论与实践,
2002,
(11)
:32
-38
[3]
一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学. 2003
[4]
现代模式识别[M]. 国防科技大学出版社 , 孙即祥等编著, 2002
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共 4 条
[1]
一种新的混合聚类算法
[J].
吴文丽
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机构:
北京理工大学
吴文丽
;
刘玉树
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机构:
北京理工大学
刘玉树
;
赵基海
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机构:
北京理工大学
赵基海
.
系统仿真学报,
2007,
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:16
-18
[2]
一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法
[J].
李晓磊
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机构:
浙江大学系统工程研究所
李晓磊
;
邵之江
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邵之江
;
钱积新
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机构:
浙江大学系统工程研究所
钱积新
.
系统工程理论与实践,
2002,
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:32
-38
[3]
一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学. 2003
[4]
现代模式识别[M]. 国防科技大学出版社 , 孙即祥等编著, 2002
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