【摘 要】
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研究数据挖掘,优化聚类循序算法,针对提高分类的效率和准确性难题,传统聚类算法不能自动聚类的问题,为提高聚类算法的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的自动聚类算法,从分
【机 构】
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徐州工程学院信电工程学院,苏州大学计算机学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(06KJD460174);江苏省高校自然科学研究计划项目(10KJD520008);徐州市科技计划资助项目(XM08C012)
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研究数据挖掘,优化聚类循序算法,针对提高分类的效率和准确性难题,传统聚类算法不能自动聚类的问题,为提高聚类算法的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的自动聚类算法,从分析基因表达式编程和k均值算法的特点出发,融合了两种算法优点,实现了在未知簇划分信息的情况下对数据集自动进行聚类分析。实践中选择k-均值算法和改进算法对聚类进行了仿真检验。结果表明,将改进的自动聚类算法应用于G IS物流选址优化中,与传统聚类算法相比,改进的算法不仅具有比较快的收敛速度和聚类精度,而且使得聚类结果更有参考价值。
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