基于模拟退火思想的优化k-means算法

陈慧萍; 贺会景; 陈岚峰; 蒋峰

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基于模拟退火思想的优化k-means算法

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鉴于典型的基于划分的聚类算法--k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k-means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法.

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来源
《河海大学常州分校学报》 |2006年第4期|29-32,40|共5页
作者
陈慧萍; 贺会景; 陈岚峰; 蒋峰;
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作者单位

河海大学,计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022;

河海大学,计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022;

河海大学,计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022;

河海大学,计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
数据挖掘; 聚类分析; k-means算法; 模拟退火;

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