【摘 要】
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针对当前聚类方法存在的缺点,提出一种高效的高维数据硬划分算法,在此基础上提出了一种分阶段模糊聚类方法.第一阶段,利用硬划分算法对数据聚类,克服了模糊聚类算法对初始值
【机 构】
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太原科技大学,计算机科学与技术学院,山西,太原,030024
【出 处】
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第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)
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针对当前聚类方法存在的缺点,提出一种高效的高维数据硬划分算法,在此基础上提出了一种分阶段模糊聚类方法.第一阶段,利用硬划分算法对数据聚类,克服了模糊聚类算法对初始值敏感的缺点.第二阶段,以第一阶段运算结果作为初始值,进行模糊聚类的,并将模拟退火算法引入模糊聚类,从而保证了聚类结果的全局最优性.实验结果表明,该方法是可行的、有价值的.
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