【摘 要】
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针对传统的k-means算法执行的结果过度依赖与初始聚类中心的选择，容易陷入局部最优解，全局搜索能力不强等缺点，该文提出将遗传算法（GA）与模拟退火算法（SA）相结合的混合遗传算法，此方
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针对传统的k-means算法执行的结果过度依赖与初始聚类中心的选择，容易陷入局部最优解，全局搜索能力不强等缺点，该文提出将遗传算法（GA）与模拟退火算法（SA）相结合的混合遗传算法，此方法比传统的遗传算法具有更好的全局收敛性，避免了早熟的问题。将此算法应用到k-means聚类领域中，可以有效的克服k-means算法的缺陷，同时优化聚类的结果。实验表明该方法是一种高效精确的聚类方法。
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