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摘要:
K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法,该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大.论文构造一种基于KM算法的迭代局部搜索算法(称之为IKM).该算法以KM算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.试验结果表明IKM算法得到的聚类结果比KM算法得到的聚类结果有明显的改进,平均改进达100%以上.当数据集越大,簇的个数越多时,改进的效果越是显著,可以达到300%以上.因而,IKM算法是一个确实可行的有效的方法.
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文献信息
篇名 基于K均值的迭代局部搜索聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类问题 K均值算法 迭代局部搜索
年,卷(期) 2004,(22) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 37-41
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5710字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.22.013
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 朱文兴 福州大学计算机科学与技术系 44 465 10.0 21.0
2 吴景岚 闽江学院计算机科学系 10 59 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类问题
K均值算法
迭代局部搜索
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
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