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针对K-means聚类算法和基于遗传（GA）的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。
一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法
【摘 要】
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针对K-means聚类算法和基于遗传（GA）的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年28期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（No.60474070,No.10471036）,湖南省科技计划项目基金（No.05FJ3074）.
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