【摘 要】
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聚类分析是模式识别中的一个重要问题,是非监督学习的重要方法。K-means算法是其中最经典的聚类算法之一。但是这种方法面对大规模数据的时候工作量非常巨大,并且保证不了聚
【机 构】
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平顶山学院计算机科学与技术学院,平顶山学院软件学院
【基金项目】
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河南省科技计划重点项目(102102210416)
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聚类分析是模式识别中的一个重要问题,是非监督学习的重要方法。K-means算法是其中最经典的聚类算法之一。但是这种方法面对大规模数据的时候工作量非常巨大,并且保证不了聚类结果的最优性。提出了一种基于量子进化算法的改进的K-means聚类算法。该方法结合了两个方法的优点,用量子进化算法进行优化,并且改进了量子进化算法中的交叉算子和更新算子,提高了基于量子进化算法的K-means算法局部搜索能力。实验结果表明,改进算法取得了较好的效果。
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