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针对传统聚类算法处理复杂分布数据的不足,提出了一种新型的基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法.该算法由1)数据集归一化;2)利用旋转超盒构造初始类别;3)借助引力场概念对初始类别进行融合3个步骤构成.仿真结果表明,该算法在无需聚类数目的情况下,对复杂分布数据具有很好的聚类效果.
一种基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法
【摘 要】
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针对传统聚类算法处理复杂分布数据的不足,提出了一种新型的基于旋转超盒和引力场融合的聚类算法.该算法由1)数据集归一化;2)利用旋转超盒构造初始类别;3)借助引力场概念对初始类别进行融合3个步骤构成.仿真结果表明,该算法在无需聚类数目的情况下,对复杂分布数据具有很好的聚类效果.
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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2008年S1期
【基金项目】
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国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目(2005CB231804)
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