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为克服和改进K-均值聚类算法的不足,在分析遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优越性与不足的基础上,提出一种基于GAPSO的K-均值聚类算法.仿真试验表明,新算法具有较好的全局收敛性,较强的聚类能力.
基于遗传粒子群优化的动态聚类算法
【摘 要】
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为克服和改进K-均值聚类算法的不足,在分析遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优越性与不足的基础上,提出一种基于GAPSO的K-均值聚类算法.仿真试验表明,新算法具有较好的全局收敛
【机 构】
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西北民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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西北民族大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年3期
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