【摘 要】
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提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60874075）,聊城大学科研基金（No.X071021）.
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提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。
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