【摘 要】
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传统减法聚类的性能依靠山峰函数中参数的选择,只有合适的参数才能使减法聚类产生较好的效果.因此,本文提出一种基于遗传算法的减法聚类方法.首先,提出一种改进的减法聚类算
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,
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传统减法聚类的性能依靠山峰函数中参数的选择,只有合适的参数才能使减法聚类产生较好的效果.因此,本文提出一种基于遗传算法的减法聚类方法.首先,提出一种改进的减法聚类算法.其次,利用遗传算法优化改进算法中的参数.最后,采用3个人工数据集和2个真实数据集进行实验,实验结果表明本文方法是一种行之有效的聚类算法.
The performance of traditional subtractive clustering relies on the choice of parameters in the peak function, and only suitable parameters can make subtractive clustering produce better results.Therefore, a subtractive clustering method based on genetic algorithm is proposed in this paper.First, The algorithm of subtraction clustering is optimized.Secondly, the genetic algorithm is used to optimize the parameters of the improved algorithm.Finally, three artificial datasets and two real datasets are used to carry out the experiments.The experimental results show that the proposed method is an effective clustering algorithm .
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