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对于常规聚类方法,聚类结果往往与初始聚类中心数目和数据入次序有关。本文另辟蹊径,提出了一种动态GA来实现样本类别数目由数据本身来确定,避免了聚类数目确定的盲目性等问题。计算结果表明,该方法是一个具有全局最优解的动态聚类方法。
动态遗传算法在大数据聚类分析中的应用
【摘 要】
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对于常规聚类方法,聚类结果往往与初始聚类中心数目和数据入次序有关。本文另辟蹊径,提出了一种动态GA来实现样本类别数目由数据本身来确定,避免了聚类数目确定的盲目性等问
【机 构】
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深圳康佳信息网络有限公司,石化盈科信息技术有限责任公司
【出 处】
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信息记录材料
【发表日期】
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2019年8期
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