【摘 要】
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为提高K-mediods聚类挖掘的效率,采用基于量子人工鱼群算法对K-mediods聚类的初始中心点进行优化处理,有效提高了K-mediods聚类的聚类效率。首先采用人工鱼群对K-mediods聚类
【机 构】
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安徽交通职业技术学院城市轨道交通与信息工程系,淮北师范大学计算机科学与技术学院
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为提高K-mediods聚类挖掘的效率,采用基于量子人工鱼群算法对K-mediods聚类的初始中心点进行优化处理,有效提高了K-mediods聚类的聚类效率。首先采用人工鱼群对K-mediods聚类的样本点进行初始中心点运算,然后在人工鱼群的具体运算中,引入量子比特表示方法,并结合极坐标表示和动态相移更新方式来实现鱼群位置的变化与更新,提高人工鱼群算法对初始中心点选择的效率。实验证明:相比于传统K-mediods聚类算法,采用基于量子人工鱼群算法优化的K-mediods聚类有效提高了聚类效率及准确度,解决
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