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传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法克服了谱聚类算法对初始数据的敏感性,得到较稳定的聚类结果。与遗传k均值和谱聚类算法相比,该算法在模拟数据和UCI数据集上获得了较好的聚类性能。
遗传优化的谱聚类方法研究
【摘 要】
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传统的谱聚类对初始化数据敏感,聚类结果随不同的初始输入数据而波动。针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的谱聚类算法,该算法克服了谱聚类算法对初始数据的敏感性,得到较
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年14期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of Chinaunder Grant No.60970059）,山西省自然科学基金（No.2008011040）.
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