微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2011年
4期
18-20
,共3页
粒子群优化%空间聚类%数据挖掘
粒子群優化%空間聚類%數據挖掘
입자군우화%공간취류%수거알굴
空间聚类是数据挖掘的重要任务之一.粒子群优化算法具有收敛速度快,搜索全局最优能力强的特性.在基本粒子群优化算法的基础上,结合空间数据的实际特点,提出了一种基于粒子群优化算法的空间聚类分析方法,并对相应的适应度函数进行了改进.并以矿山实际测量数据为空间数据源,采用基于粒子群优化算法的空间聚类分析方法对其进行聚类.实验结果表明.基于粒子群优化的空间聚类方法能够快速准确地实现对空间数据进行聚类.
空間聚類是數據挖掘的重要任務之一.粒子群優化算法具有收斂速度快,搜索全跼最優能力彊的特性.在基本粒子群優化算法的基礎上,結閤空間數據的實際特點,提齣瞭一種基于粒子群優化算法的空間聚類分析方法,併對相應的適應度函數進行瞭改進.併以礦山實際測量數據為空間數據源,採用基于粒子群優化算法的空間聚類分析方法對其進行聚類.實驗結果錶明.基于粒子群優化的空間聚類方法能夠快速準確地實現對空間數據進行聚類.
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