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一种新的粒子群优化聚类方法

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针对K-均值聚类方法受初始聚类中心影响，容易陷入局部最优解的问题。本文提出了一种新的粒子群优化聚类方法，该聚类方法采用改进的交叉、变异算子，使群体粒子保持品种的多样性和优良性，减小随机初始聚类中心的影响，同时结合粒子群优化算法，增加粒子群的全局搜索能力。rn 实验结果表明，本文提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高。

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来源
《湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛》|2010年|175-179|共5页
会议地点长沙
作者
盘俊良; 石跃祥; 李娉婷;
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作者单位

湖南省人民政府学位委员会;

湖南省教育厅;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
交叉变异算子; 粒子群优化; K-均值聚类; 全局搜索;

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