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点概率方法解决了K-均值聚类算法对初始值的敏感问题,实现简单、收敛快,但易陷入局部最优解;量子遗传算法具有较强的全局搜索能力,该文将量子遗传算法和点概率K-均值聚类方法相结合,提出一种新的算法,即QGA-DK-means的聚类算法,实验表明该方法的聚类效果较好。
基于量子遗传算法的点概率K均值聚类算法?
【摘 要】
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点概率方法解决了K-均值聚类算法对初始值的敏感问题,实现简单、收敛快,但易陷入局部最优解;量子遗传算法具有较强的全局搜索能力,该文将量子遗传算法和点概率K-均值聚类方法相结合,提出一种新的算法,即QGA-DK-means的聚类算法,实验表明该方法的聚类效果较好。
【机 构】
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广西科技师范学院数学与计算机科学学院,广西师范学院计算机与信息工程学院,
【出 处】
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广西师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年03期
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