【摘 要】
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为了克服传统聚类方法的初始值随机性较大对GSA算法的影响,本文提出了一种基于区域密度统计方法的优化GSA算法。该算法通过计算每个聚类对象的区域密度来选择最远的点,并以最
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为了克服传统聚类方法的初始值随机性较大对GSA算法的影响,本文提出了一种基于区域密度统计方法的优化GSA算法。该算法通过计算每个聚类对象的区域密度来选择最远的点,并以最高的区域密度作为初始聚类中心。实验结果表明,优化后的GSA算法提高了聚类的色散和不良数据辨识精度的准确性。同时,该算法大大降低了迭代计算的计算复杂度,提高了计算速度,节省了大量的计算时间。在系统庞大、数据量大的情况下,该算法是一种快速有效的算法,具有良好的应用前景。
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