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一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

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摘要

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.

著录项

来源
《吉首大学学报（自然科学版）》 |2009年第6期|43-4553|共4页
作者
尹鹏飞; 张晓丹;
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作者单位

吉首大学教务处,湖南,吉首,416000;

吉首大学数计学院,湖南,吉首,416000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;人工神经网络与计算;
关键词
数据挖掘; 聚类分析; 遗传算法K-means算法;

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