【摘 要】
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针对现有数据聚类算法（如K-means）易陷入局部最优和聚类质量不佳的问题,提出一种结合改进自监督学习群体智能（improved self supervised learning collection intelligence,ISLC
【机 构】
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琼州学院电子信息工程学院,海南大学信息科学技术学院
【基金项目】
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2014年海南省高等学校科学研究项目（HNKY2014-65）~~
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针对现有数据聚类算法（如K-means）易陷入局部最优和聚类质量不佳的问题,提出一种结合改进自监督学习群体智能（improved self supervised learning collection intelligence,ISLCI）和K均值（K-means）的高性能聚类算法。已有的自监督学习群体智能演化方案具有计算效率和聚类质量高的优点,但当应用于数据聚类时,收敛速度较慢且极易陷入局部最优。为ISLCI加入突变操作,增加其样本多样性来降低早熟的概率,提高最优解的求解质量;计算每个样本的行为方程,获
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