【摘 要】
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传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点，采用改进的小生境技术解决这一问题，同时根据具体问题改进了遗传算子，并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点，采用改进的小生境技术解决这一问题，同时根据具体问题改进了遗传算子，并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感，选取值的不同会导致聚类结果的不同，很容易陷入局部最优，使得聚类结果很差。因此，将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合，得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。
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