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由于K-均值聚類算法局部最優(yōu)的特點

  • 資源大小:6 K
  • 上傳時間: 2015-03-18
  • 上傳用戶:invill
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: 均值聚類 算法 局部

資 源 簡 介

由于K-均值聚類算法局部最優(yōu)的特點,而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點。因此,用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明,平均每次對K結(jié)果值改進8次左右,效果顯著。下一步工作:實際上在高溫區(qū)隨機生成鄰域是個組合爆炸問題(見本人上載軟件‘k-均值聚類算法’所述),高溫跳出局部解的概率幾乎為0,因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類,相關(guān)工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。

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