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基于改进粒计算的K-medoids聚类算法
被引量：
11
1
作者
潘楚
罗可
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第7期1997-2000,共4页
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其...
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时提高了算法聚类准确率。
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关键词
K-medoids聚类算法
改进粒计算
粒度迭代搜索策略
优化适应度函数
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职称材料
题名
基于改进粒计算的K-medoids聚类算法
被引量：
11
1
作者
潘楚
罗可
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第7期1997-2000,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(11171095
71371065)
+2 种基金
湖南省自然科学衡阳联合基金资助项目(10JJ8008)
湖南省科技计划项目(2013SK3146)
湖南省研究生科研创新项目(CX2014B386)
文摘
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时提高了算法聚类准确率。
关键词
K-medoids聚类算法
改进粒计算
粒度迭代搜索策略
优化适应度函数
Keywords
K-medoids
clustering
algorithm
improved
granular
computing
granule
iterative
search
strategy
improvedfitness
function
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒计算的K-medoids聚类算法
潘楚
罗可
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
11
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参考文献
引证文献
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