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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2014年
6期
96-98,109
,共4页
遗传算法%蚁群算法%聚类数%启发式搜索%准确率
遺傳算法%蟻群算法%聚類數%啟髮式搜索%準確率
유전산법%의군산법%취류수%계발식수색%준학솔
基于K-means算法改进的蚁群聚类算法需要用户凭借经验事先输入聚类数k.针对此缺点,对该算法进行了改进,提出了一种基于遗传算法改进的蚁群聚类算法,采用启发式搜索自动搜索最佳聚类数k,使聚类数与实际问题相符,以便获得更好的聚类结果.实验结果证明,算法在聚类应用中是可行的、有效的.
基于K-means算法改進的蟻群聚類算法需要用戶憑藉經驗事先輸入聚類數k.針對此缺點,對該算法進行瞭改進,提齣瞭一種基于遺傳算法改進的蟻群聚類算法,採用啟髮式搜索自動搜索最佳聚類數k,使聚類數與實際問題相符,以便穫得更好的聚類結果.實驗結果證明,算法在聚類應用中是可行的、有效的.
기우K-means산법개진적의군취류산법수요용호빙차경험사선수입취류수k.침대차결점,대해산법진행료개진,제출료일충기우유전산법개진적의군취류산법,채용계발식수색자동수색최가취류수k,사취류수여실제문제상부,이편획득경호적취류결과.실험결과증명,산법재취류응용중시가행적、유효적.
