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基于遗传算法的有序样本聚类及其应用
被引:5
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
石建辉
机构
:
[1]
中国人民大学统计学院
来源
:
统计与决策
|
2010年
/ 23期
关键词
:
有序样本聚类;
方向数据聚类;
遗传算法;
D O I
:
10.13546/j.cnki.tjyjc.2010.23.001
中图分类号
:
O212.2 [抽样理论、频率分布];
学科分类号
:
摘要
:
传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况。实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解。文章提出了一种基于遗传算法解决有序样本聚类问题的新算法。该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题。
引用
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页码:19 / 21
页数:3
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