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针对遗传算法在聚类时存在的搜索速度慢和早熟的问题,将禁忌搜索的自适应优点引入遗传操作来改良其全局搜索性能,并采用带有权重的相似性度量方法,提出了一种基于混合遗传算法的聚类算法。通过与常用的聚类方法的实验结果比较,表明这种方法具有良好的聚类效果。
一种基于混合遗传算法的聚类方法
【摘 要】
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针对遗传算法在聚类时存在的搜索速度慢和早熟的问题,将禁忌搜索的自适应优点引入遗传操作来改良其全局搜索性能,并采用带有权重的相似性度量方法,提出了一种基于混合遗传算法的聚类算法。通过与常用的聚类方法的实验结果比较,表明这种方法具有良好的聚类效果。
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,中国科学技术大学信息管理与决策科学系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年04期
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