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传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值。
K-means算法复杂度的能量分析方法
【摘 要】
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传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,成都信息工程学院并行计算实验室
【出 处】
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成都信息工程学院学报
【发表日期】
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2010年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60702075),四川省青年科学基金前期资助项目(09ZQ026-068
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