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模拟退火算法具有良好的全局搜索能力,而蚁群算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力.针对样本维数大、数目多时聚类效果不满意的问题,提出了混合的蚁群模拟退火算法,思路是利用K-均值算法的结果作为初值,再使用蚁群算法和模拟退火算法对初值进行调整聚类,结果表明这种算法比较有效.
基于蚁群和模拟退火算法的聚类新方法
【摘 要】
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模拟退火算法具有良好的全局搜索能力,而蚁群算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力.针对样本维数大、数目多时聚类效果不满意的问题,提出了混合的蚁群模拟退火算法,思路是
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2011年12期
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金（2009RY001）, “青蓝工程”
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