基于邻域的迭代最优化聚类算法的设计与分析

刘培奇; 李增智

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基于邻域的迭代最优化聚类算法的设计与分析

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迭代最优化算法是模式识别中一种重要方法.算法随机确定k个分类中心进行初始类划分,再通过逐步求精的方法进行合理分类.通过对迭代最优化算法的分析和研究,指出该算法存在样本选择的盲目性、易陷入局部极值、没有考虑样本的聚类趋势等缺点.文中根据样本的聚类趋势,结合邻域思想,设计了基于样本邻域概念的迭代最优化算法,并对算法的时间代价进行了定量分析.该算法总的时间代价为O(n),已应用于网络管理中的知识分类中,并取得了满意结果.

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来源
《微电子学与计算机》 |2009年第7期|142-146|共5页
作者
刘培奇; 李增智;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院;

西安交通大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
迭代最优化; 邻域; 知识分类; 模式识别;

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