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一种量子聚类的改进算法

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摘要

介绍了量子势能、量子力学中粒子的分布机制和量子聚类算法,给出了量子聚类QC算法的物理理论根据,指出了量子聚类算法的优点和不足,提出了一种基于度量距离改变的量子聚类算法DQC,该算法对IRIS样本的聚类准确率比QC算法高出了8个百分点,实验结果证明了该算法的有效性.

著录项

来源
《计算机工程》 |2007年第23期|189-190193|共3页
作者
李志华; 王士同;
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作者单位

江南大学信息工程学院;

无锡;

214122;

江南大学信息工程学院;

无锡;

214122;

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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
量子聚类算法; 量子势能; 聚类度量; 量子聚类分析;

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