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针对k-均值聚类方法可能受初始选定的聚类中心的影响而过早收敛于次优解的不足,给出了一种基于自适应遗传算法的聚类分析方法（AGAC）。对该自适应遗传算法的构成要素及用其解决聚类问题的一般步骤给出了阐述。用VS 2008编写了该算法的程序用来对数字进行聚类取得了较好的聚类结果。
自适应遗传算法在聚类分析中的应用
【摘 要】
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针对k-均值聚类方法可能受初始选定的聚类中心的影响而过早收敛于次优解的不足,给出了一种基于自适应遗传算法的聚类分析方法（AGAC）。对该自适应遗传算法的构成要素及用其解决
【机 构】
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河南职业技术学院,河南省工业设计学校
【出 处】
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黑龙江科技信息
【发表日期】
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2010年25期
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