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基于内部空间特性的PSO聚类算法
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大小:383 |
2009-03-20
王毅山
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聚类是数据挖掘的主要技术之一，是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析是按照数据间的相似程度，依据特定的准则将数据划分成不同子类。该文结合微粒群(PSO)算法，提出一种数字属性聚类算法，为避免PSO 算法可能出现的早熟问题，引入混沌的思想，同时考虑到各个聚类的内部相似的特性，将空间特性引入到PSO 算法中。仿真实验表明，该算法在解决数字属性聚类的问题上有着良好的性能。
关键词：群体智能；聚类算法；混沌；空间特性微粒群算法
关键词：群体智能；聚类算法；混沌；空间特性微粒群算法
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