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摘要:
K-平均算法属于聚类分析中的动态聚类法,但其聚类效果受初始聚类分类或初始点的影响较大,本文提出一种遗传算法(GA)来进行近优初始分类,以内部聚类准则作为评价指标,实验结果表明,该算法明显好于K-平均算法。
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文献信息
篇名 聚类分析中非0,1编码的遗传算法
来源期刊 应用数学与计算数学学报 学科 数学
关键词 聚类分析 K-平均算法 近优初始分类 遗传算法
年,卷(期) 1998,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 22-28
页数 7页 分类号 O212.4
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐立新 东北大学系统工程研究所 106 2154 24.0 41.0
2 杨自厚 东北大学系统工程研究所 8 284 7.0 8.0
传播情况
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1998(0)
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
K-平均算法
近优初始分类
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学与计算数学学报(英文)
季刊
2096-6385
31-2156/O1
Periodicals Agency o
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