Rosenbrock搜索法在聚类分析中的研究

• 作者: 陈新泉
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 搜索k-代表点 单点满意解 k-代表点满意解
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.06.009

摘要

将求解单点极值解的Rosenbrock搜索法应用到具有k-代表点满意解特征的聚类分析中，给出了一种适合于数值型数据集的新型聚类分析算法，并以FCM聚类算法为对比进行了仿真实验，以观察算法的聚类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新泉	重庆三峡学院计算机科学与工程学院	15	56	4.0	7.0