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基于社会演化算法的聚类新算法
  • ISSN号：1002-1965
  • 期刊名称：《情报杂志》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]天津大学系统工程研究所,天津300072
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（编号：60275020）.
作者： 郝占刚[1], 王正欧[1]
关键词： 聚类, 社会演化算法, K均值算法
中文摘要：

K均值聚类算法通常只能以局部最优结束，很难找到全局最优。提出了一种基于社会演化算法和K均值算法相结合的聚类新算法。在该算法中提出了认知主体在聚类中对范式学习的新的方式。实验证明该算法能大大提高聚类的效率和精度。

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期刊信息
  • 《情报杂志》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:陕西省科学技术厅
  • 主办单位:陕西省科学技术信息研究所
  • 主编：薇子
  • 地址：西安市雁塔路南段99号
  • 邮编：710054
  • 邮箱：qbzz@263.net
  • 电话：029-85529749
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1965
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1167/G3
  • 邮发代号:52-117
  • 获奖情况:
  • CSSCI来源期刊、中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:43855