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摘要:
针对K‐means算法对初始聚类中心敏感、算法容易收敛于局部解等问题,运用了增加飞行时间因子的粒子群算法,提高粒子群算法性能。利用改进的粒子群算法与K‐means算法相结合,提高了基于粒子群算法的K‐means算法性能。数值试验验证了提出算法的收敛性,且最优解的精度优于K‐means算法、PSO算法和PSO‐K算法。
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文献信息
篇名 一种基于改进粒子群算法的 K-m eans 算法
来源期刊 山东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 K-means算法 粒子群算法 飞行时间因子 PSO-K算法
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-20
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4648字 语种 中文
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 赵茂先 山东科技大学数学与系统科学学院 34 238 9.0 14.0
2 林晓雪 山东科技大学数学与系统科学学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
K-means算法
粒子群算法
飞行时间因子
PSO-K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
山东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6197
37-1412/N
大16开
山东省淄博市张周路12号
1985
chi
出版文献量(篇)
2724
总下载数(次)
4
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12440
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