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将求解单点极值解的Rosenbrock搜索法应用到具有k-代表点满意解特征的聚类分析中,给出了一种适合于数值型数据集的新型聚类分析算法,并以FCM聚类算法为对比进行了仿真实验,以观察算法的聚类效果。
Rosenbrock搜索法在聚类分析中的研究
【摘 要】
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将求解单点极值解的Rosenbrock搜索法应用到具有k-代表点满意解特征的聚类分析中,给出了一种适合于数值型数据集的新型聚类分析算法,并以FCM聚类算法为对比进行了仿真实验,以
【机 构】
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重庆三峡学院计算机科学与工程学院
【出 处】
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软件
【发表日期】
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2016年6期
【基金项目】
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重庆市前沿与应用基础研究项目资助(cstc2016jcyjA 0521,cstc2014jcyjA 40035),重庆三峡学院科学研究项目计划资助(14RC08),Chongqing Cutting-edge and Applied Foundation Research Program(cstc2016jcyj A0521,cstc2014jcyj A40035),Chongqing Three
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