基于计算智能的聚类技术及其分析研究

涂然; 余真真; 吴曼; 于凯

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聚类属于无监督学习,是将数据集中的数据对象分成多个簇或者类,使得在同一个簇中对象相似度高,而在不同簇中对象的相似度低,因此,对空间数据对象的聚类可通过基于聚类目标函数的优化问题来解决.从这一思路出发,将自适应能力及鲁棒性较高的计算智能技术应用于聚类分析,产生了很多基于计算智能技术的聚类分析模型.基于计算智能的聚类分析成功解决了数据的聚类问题,对处理目标的特性有良好的适应能力,弥补了传统聚类方法的不足,取得了良好的效果.

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来源
《西部皮革》 |2017年第12期|10|共1页
作者
涂然; 余真真; 吴曼; 于凯;
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作者单位

河南师范大学;

河南新乡 453007;

河南师范大学;

河南新乡 453007;

河南师范大学;

河南新乡 453007;

河南师范大学;

河南新乡 453007;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
计算智能; 神经网络; 聚类分析; 遗传算法; 蚁群算法;

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