计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
12期
216-220
,共5页
基因表达式编程%聚类%均值算法
基因錶達式編程%聚類%均值算法
기인표체식편정%취류%균치산법
研究数据挖掘,优化聚类循序算法,针对提高分类的效率和准确性难题,传统聚类算法不能自动聚类的问题,为提高聚类算法的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的自动聚类算法,从分析基因表达式编程和k均值算法的特点出发,融合了两种算法优点,实现了在未知簇划分信息的情况下对数据集自动进行聚类分析.实践中选择k-均值算法和改进算法对聚类进行了仿真检验.结果表明,将改进的自动聚类算法应用于GIS物流选址优化中,与传统聚类算法相比,改进的算法不仅具有比较快的收敛速度和聚类精度,而且使得聚类结果更有参考价值.
研究數據挖掘,優化聚類循序算法,針對提高分類的效率和準確性難題,傳統聚類算法不能自動聚類的問題,為提高聚類算法的收斂速度和尋優精度,提齣瞭一種改進的自動聚類算法,從分析基因錶達式編程和k均值算法的特點齣髮,融閤瞭兩種算法優點,實現瞭在未知簇劃分信息的情況下對數據集自動進行聚類分析.實踐中選擇k-均值算法和改進算法對聚類進行瞭倣真檢驗.結果錶明,將改進的自動聚類算法應用于GIS物流選阯優化中,與傳統聚類算法相比,改進的算法不僅具有比較快的收斂速度和聚類精度,而且使得聚類結果更有參攷價值.
연구수거알굴,우화취류순서산법,침대제고분류적효솔화준학성난제,전통취류산법불능자동취류적문제,위제고취류산법적수렴속도화심우정도,제출료일충개진적자동취류산법,종분석기인표체식편정화k균치산법적특점출발,융합료량충산법우점,실현료재미지족화분신식적정황하대수거집자동진행취류분석.실천중선택k-균치산법화개진산법대취류진행료방진검험.결과표명,장개진적자동취류산법응용우GIS물류선지우화중,여전통취류산법상비,개진적산법불부구유비교쾌적수렴속도화취류정도,이차사득취류결과경유삼고개치.
