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摘要:
基于遗传算法与k-均值算法,提出了一种遗传k-均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k-均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.为设计全局最优搜索方案提供了新思路.
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关键词
聚类
K-均值聚类
初始中心
邻域
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聚类
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K-均值
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聚类
代价函数
层次
K-均值聚类
基于半监督学习的K-均值聚类算法研究
半监督聚类
改进的K-均值算法
动态管理种群的粒子群算法
内容分析
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文献信息
篇名 大矢量空间聚类的遗传k-均值算法
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 遗传算法 k-均值 聚类
年,卷(期) 1999,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1154-1156
页数 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-2467.1999.09.025
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 戚飞虎 上海交通大学计算机科学与工程系 139 3029 29.0 47.0
2 王磊 上海交通大学计算机科学与工程系 262 1928 22.0 34.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
k-均值
聚类
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
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
总被引数(次)
98140
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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