【摘 要】
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针对传统的 K-Means 聚类雷达信号分选算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点，将改进的人工蜂群算法和 K-Means 迭代相结合，提出了一种混合聚类雷达信号分选算法，使算
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针对传统的 K-Means 聚类雷达信号分选算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点，将改进的人工蜂群算法和 K-Means 迭代相结合，提出了一种混合聚类雷达信号分选算法，使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低，提高了算法的稳定性。通过仿真实验证明该算法分选准确率高，为雷达信号分选提供了新的思路。
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