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李家成

作品数：2 被引量：10H指数：1
供职机构：广西大学更多>>
发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇遗传算法
  • 2篇聚类
  • 2篇聚类算法
  • 1篇信息检索
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇量子遗传
  • 1篇量子遗传算法
  • 1篇聚类分析
  • 1篇基于遗传算法

机构

  • 2篇广西大学

作者

  • 2篇李家成
  • 1篇苏一丹
  • 1篇吴丹
  • 1篇覃华

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于量子遗传算法的K调和均值聚类算法的研究
数据挖掘是近年来在信息决策领域较为活跃的热点课题。在数据挖掘的众多技术中，聚类分析尤为重要，它把数据对象分为若干类，让同一类中对象的相似性尽可能大，不同类间对象的相似性尽可能小，K调和均值聚类算法(KHM)是一种类似于k...
李家成
关键词：信息检索数据挖掘聚类分析遗传算法
基于遗传算法的K调和均值聚类算法被引量：9
2013年
K调和均值算法(KHM)用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均值替代了数据点与聚类中心的最小距离,是一种对初始值不敏感、收敛速度快的有效聚类算法,但它容易陷入局部最小值。而遗传算法具有良好的全局优化能力。文中结合了KHM和遗传算法各自的优点,采用KHM计算每一代种群的聚类中心,并构造适应度函数,通过遗传算法进行一系列择优操作,成功地解决了KHM容易陷入局部最小值的问题。实验结果表明,所提出的算法不仅优化了聚类中心,而且还改善了聚类质量。
李家成苏一丹覃华吴丹
关键词：遗传算法聚类
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