【摘 要】
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基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法（QEAM）,在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60803098,No.61001202,No.61003199);陕西省“13115”科技创新工程重大科技专项项目(No.2008ZDKG-37);高等学校学科创新引智计划(111计划)(No.B07048);中国博士后科学基金特别资助(No.200801426,No.201104618);中国博士后科学基金(No.20080431228,No.20090451369
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基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法（QEAM）,在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题,通过运用量子进化的机理更快地搜索到最优聚类中心,从而得到最优隶属度矩阵划分;同时,通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本所具有的全局一致性信息,充分挖掘样本的空间分布信息,对样本进行正确的类别划分.将本文算法（QEAM）与基于流形距离的免疫进化算法（IEAM）,遗传聚类算法（GAC）以及模糊C-均值算法（FCM）进行了性能比较,对
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