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基于粒子群算法的K均值半监督聚类算法研究
被引量：
1
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作者
郭长友
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第7期270-273,共4页
定义了一个欧氏距离和监督信息相结合的最近邻计算函数,综合考虑无监督学习的空间距离和监督学习的标签数据的影响,从而将K均值算法很好地用于半监督聚类问题;针对K均值算法对初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏...
定义了一个欧氏距离和监督信息相结合的最近邻计算函数,综合考虑无监督学习的空间距离和监督学习的标签数据的影响,从而将K均值算法很好地用于半监督聚类问题;针对K均值算法对初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,通过迭代搜索找到较优的聚类质心。同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。新算法在UC I的多个数据集上测试都得到了较好的聚类准确率。
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关键词
半监督聚类
改进的k均值算法
质心优化
粒子群
算法
动态管理种群
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职称材料
题名
基于粒子群算法的K均值半监督聚类算法研究
被引量：
1
1
作者
郭长友
机构
德州学院计算机系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第7期270-273,共4页
文摘
定义了一个欧氏距离和监督信息相结合的最近邻计算函数,综合考虑无监督学习的空间距离和监督学习的标签数据的影响,从而将K均值算法很好地用于半监督聚类问题;针对K均值算法对初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,通过迭代搜索找到较优的聚类质心。同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。新算法在UC I的多个数据集上测试都得到了较好的聚类准确率。
关键词
半监督聚类
改进的k均值算法
质心优化
粒子群
算法
动态管理种群
Keywords
Semi-supervised clustering Improved
k
-means algorithm Centre of mass optimization Particle swarm optimization Dynamic management of populations
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于粒子群算法的K均值半监督聚类算法研究
郭长友
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
1
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