北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2005年
1期
45-48,53
,共5页
陈云飞%刘玉树%钱越英%赵基海
陳雲飛%劉玉樹%錢越英%趙基海
진운비%류옥수%전월영%조기해
密度%群体智能%聚类算法
密度%群體智能%聚類算法
밀도%군체지능%취류산법
提出一种基于密度的启发性群体智能聚类算法.针对以往群体智能聚类算法中分类错误率较高、算法运行时间较长等不足,提出记忆体方法和基于密度的先行(look ahead)策略.用人工数据集和真实数据集进行实验,将实验结果进行比较分析.分析结果表明,基于密度的启发性群体智能聚类算法能够得到令人满意的聚类结果,其分类错误率和运行时间明显小于其它聚类算法.
提齣一種基于密度的啟髮性群體智能聚類算法.針對以往群體智能聚類算法中分類錯誤率較高、算法運行時間較長等不足,提齣記憶體方法和基于密度的先行(look ahead)策略.用人工數據集和真實數據集進行實驗,將實驗結果進行比較分析.分析結果錶明,基于密度的啟髮性群體智能聚類算法能夠得到令人滿意的聚類結果,其分類錯誤率和運行時間明顯小于其它聚類算法.
제출일충기우밀도적계발성군체지능취류산법.침대이왕군체지능취류산법중분류착오솔교고、산법운행시간교장등불족,제출기억체방법화기우밀도적선행(look ahead)책략.용인공수거집화진실수거집진행실험,장실험결과진행비교분석.분석결과표명,기우밀도적계발성군체지능취류산법능구득도령인만의적취류결과,기분류착오솔화운행시간명현소우기타취류산법.
