基于内部空间特性的PSO聚类算法

李帅; 王新军; 高丹丹

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基于内部空间特性的PSO聚类算法

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聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式.聚类分析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.该文结合微粒群(PSO)算法,提出一种数字属性聚类算法,为避免PSO算法可能出现的早熟问题,引入混沌的思想,同时考虑剑各个聚类的内部相似的特性,将空间特性引入到PSO算法中.仿真实验表明,该算法在解决数字属性聚类的问题上有着良好的性能.

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来源
《计算机工程》 |2009年第5期|197-199|共3页
作者
李帅; 王新军; 高丹丹;
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作者单位

山东大学计算机科学与技术学院;

济南;

250101;

山东大学计算机科学与技术学院;

济南;

250101;

山东大学网络中心;

济南;

250101;

山东大学计算机科学与技术学院;

济南;

250101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
群体智能; 聚类算法; 混沌; 空间特性微粒群算法;

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