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针对K—means算法依赖于初始聚类中心、经常陷入局部最优解等缺点，利用模拟退火算法的全局优化特点，提出一种基于模拟退火的K—means算法。仿真结果表明该算法减弱了对初始聚类中心的依赖性，提高了原有算法的稳定性。该算法能够获得全局最优解，收敛于局部极小值点的可能性大大减少。
基于模拟退火的K—means算法研究
【摘 要】
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针对K—means算法依赖于初始聚类中心、经常陷入局部最优解等缺点，利用模拟退火算法的全局优化特点，提出一种基于模拟退火的K—means算法。仿真结果表明该算法减弱了对初始聚类
【机 构】
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空军航空大学
【出 处】
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舰船电子对抗
【发表日期】
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2008年6期
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