计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2010年
8期
112-116
,共5页
聚类%粒子群算法%衡量函数%拓扑结构%自适应种群
聚類%粒子群算法%衡量函數%拓撲結構%自適應種群
취류%입자군산법%형량함수%탁복결구%자괄응충군
聚类问题究其根本在于样本之间相似性的定义和聚类效果优劣的评价.粒子群聚类算法以其较好的聚类效果而受到广大研究者的关注.提出了一种新的衡量聚类效果的函数,并对其进行一定的分析.另外,从分析粒子群算法的拓扑结构出发,在高斯动态粒子群算法的基础上,提出了一种自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法.实验表明,该衡量函数能够有效地评价聚类效果的优劣,其算法具有良好的聚类效果,在高维数据上表现优良.
聚類問題究其根本在于樣本之間相似性的定義和聚類效果優劣的評價.粒子群聚類算法以其較好的聚類效果而受到廣大研究者的關註.提齣瞭一種新的衡量聚類效果的函數,併對其進行一定的分析.另外,從分析粒子群算法的拓撲結構齣髮,在高斯動態粒子群算法的基礎上,提齣瞭一種自適應種群的高斯動態粒子群聚類算法.實驗錶明,該衡量函數能夠有效地評價聚類效果的優劣,其算法具有良好的聚類效果,在高維數據上錶現優良.
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