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针对常规C -均值法所存在的缺点 ,本文提出了一种基于遗传操作的聚类算法 ,通过对聚类中心进行编码寻优 ,结合最近邻法的聚类准则 ,可大大提高聚类效果。仿真实验表明该方法能有效克服常规C -均值法对初始聚类中心选取及样本输入顺序的敏感性。
一种基于遗传操作的聚类算法
【摘 要】
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针对常规C -均值法所存在的缺点 ,本文提出了一种基于遗传操作的聚类算法 ,通过对聚类中心进行编码寻优 ,结合最近邻法的聚类准则 ,可大大提高聚类效果。仿真实验表明该方法能有效克服常规C -均值法对初始聚类中心选取及样本输入顺序的敏感性。
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,南方冶金学院机电学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2003年S2期
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