【摘 要】
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本文详细讨论了聚类问题若干算法的缺陷;并设计出一个新的有效算法:首先混合k-均值算法、最邻近算法、最大距离分裂算法构造出初始的启发式搜索算法;在此基础上运用改进的万
【机 构】
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河海大学常州校区数理部,河海大学常州校区物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61304004),中国博士后基金(2013M531263),江苏省博士后基金(1302140C)等项目资助
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本文详细讨论了聚类问题若干算法的缺陷;并设计出一个新的有效算法:首先混合k-均值算法、最邻近算法、最大距离分裂算法构造出初始的启发式搜索算法;在此基础上运用改进的万有引力原理,按非线性的单减指数函数动态改变质量,由引力原理自动吸引质点聚类;计算双目标函数f1,f2,并给出寻优判据得到20个随机测试数据的聚类方案,最后全局优化验证算法不依赖于初始类中心的选择.
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