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通过比较K平均算法与聚类约束映射(CCM)的聚类结果,表明了CCM在降维过程中保持拓扑信息的有效性. 应用前文提出的增强遗传算法(IGA)对3个有约束优化算例进行了求解. 结果表明,这种可视化、聚类分析与遗传算法相结合的方法可以帮助用户参与选择聚类参数,比以往一些方法更有效.
基于聚类分析和可视化的增强遗传算法-Ⅱ.算例分析及有效性验证
【摘 要】
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通过比较K平均算法与聚类约束映射(CCM)的聚类结果,表明了CCM在降维过程中保持拓扑信息的有效性. 应用前文提出的增强遗传算法(IGA)对3个有约束优化算例进行了求解. 结果表明
【机 构】
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大连理工大学化工过程系统工程研究所
【出 处】
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过程工程学报
【发表日期】
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2004年6期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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