电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2011年
2期
7-9
,共3页
遗传算法%聚类%适应度函数%GA
遺傳算法%聚類%適應度函數%GA
유전산법%취류%괄응도함수%GA
遗传算法是一种模拟自然进化的优化搜索算法,它仅依靠适应度函数就可以搜索最优解.介绍了一种基于遗传算法的聚类分析方法,采用浮点数编码方式对聚类的中心进行编码,并用特征向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过选择、交叉和变异操作对聚类中心的编码进行优化,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验结果显示,该方法的聚类划分能得到比较满意的效果.
遺傳算法是一種模擬自然進化的優化搜索算法,它僅依靠適應度函數就可以搜索最優解.介紹瞭一種基于遺傳算法的聚類分析方法,採用浮點數編碼方式對聚類的中心進行編碼,併用特徵嚮量與相應聚類中心的歐氏距離的和來判斷聚類劃分的質量,通過選擇、交扠和變異操作對聚類中心的編碼進行優化,得到使聚類劃分效果最好的聚類中心.實驗結果顯示,該方法的聚類劃分能得到比較滿意的效果.
유전산법시일충모의자연진화적우화수색산법,타부의고괄응도함수취가이수색최우해.개소료일충기우유전산법적취류분석방법,채용부점수편마방식대취류적중심진행편마,병용특정향량여상응취류중심적구씨거리적화래판단취류화분적질량,통과선택、교차화변이조작대취류중심적편마진행우화,득도사취류화분효과최호적취류중심.실험결과현시,해방법적취류화분능득도비교만의적효과.
