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一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法
被引量：
2
1
作者
雷小锋
杨阳
+2 位作者
张克
谢昆青
夏征义
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期175-178,共4页
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表...
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法。实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果。
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关键词
聚类问题K-Means算法
元启发式策略
迭代自学习框架
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职称材料
题名
一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法
被引量：
2
1
作者
雷小锋
杨阳
张克
谢昆青
夏征义
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
北京大学智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室
中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期175-178,共4页
基金
中国矿业大学科技基金(OD080313)
国家863高技术研究发展计划(2006AA12Z217)资助
文摘
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法。实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果。
关键词
聚类问题K-Means算法
元启发式策略
迭代自学习框架
Keywords
K-Means algorithm, Metaheuristic, Iterative self-learning framework
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法
雷小锋
杨阳
张克
谢昆青
夏征义
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
2
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参考文献
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