【摘 要】
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聚类技术是数据挖掘中的一个重要方法,PAM（Partitioning Around Medoids）是基于分区的聚类算法的一种,它试图将n 个数据对象分成k 个部分.在并行粒子群PSO（Particle Swarm Optim
【机 构】
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玉林师范学院计算机科学与工程学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室
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聚类技术是数据挖掘中的一个重要方法,PAM（Partitioning Around Medoids）是基于分区的聚类算法的一种,它试图将n 个数据对象分成k 个部分.在并行粒子群PSO（Particle Swarm Optimization）算法中,需要划分整个种群为几个相互不重叠的子种群.因此,引入PAM来划分整个种群.通过聚类,相同子种群的粒子相对集中,从而能够较容易地相互学习.这使得有限的时间能够花费在最有效的搜索上,以便提高算法的搜索效率.为了均匀地探测整个解空间,引入均匀设计来产生初始种群,使种
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