| 一種基于遺傳算法的K-means聚類算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：349 K | |
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| 文檔介紹：傳統(tǒng)K-means算法對初始聚類中心的選取和樣本的輸入順序非常敏感，容易陷入局部最優(yōu)。針對上述問題，提出了一種基于遺傳算法的K-means聚類算法GKA，將K-means算法的局部尋優(yōu)能力與遺傳算法的全局尋優(yōu)能力相結(jié)合，通過多次選擇、交叉、變異的遺傳操作，最終得到最優(yōu)的聚類數(shù)和初始質(zhì)心集，克服了傳統(tǒng)K-means算法的局部性和對初始聚類中心的敏感性。 | |
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