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张丹丹

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇MEANS算...
  • 1篇粗糙集

机构

  • 1篇长沙理工大学

作者

  • 1篇罗可
  • 1篇张丹丹

传媒

  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法被引量：3
2016年
针对传统K-means算法过度依赖初始聚类中心、易陷入局部最优、不能处理边界对象及聚类精度低等问题,提出一种结合粒子群和粗糙集的聚类算法.此算法首先利用密度和最大距离积法初始化粒子群;然后采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重、动态调整的学习因子和引入的随机粒子来避免陷入局部极值,使算法快速收敛于全局最优;最后结合粒子群和粗糙集来优化K-means算法.通过对几个常用UCI标准数据集的仿真实验表明,提出的算法不仅能减少对初始聚类中心的依赖、有效抑制局部收敛,而且聚类准确率更高,稳定性更强.
张丹丹罗可
关键词：粒子群粗糙集
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