【摘 要】
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遗传聚类算法往往需要较大的种群规模才能得到最优解,导致收敛速度慢,针对这一问题,本文提出一种基于自组织映射的超启发遗传聚类算法。首先利用自组织映射把数据空间转换到
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遗传聚类算法往往需要较大的种群规模才能得到最优解,导致收敛速度慢,针对这一问题,本文提出一种基于自组织映射的超启发遗传聚类算法。首先利用自组织映射把数据空间转换到特征空间,再在特征空间里利用遗传算法进行搜索,然后进行反映射,即把聚类结果在数据空间里表现,从而得到一组解,同时利用K-means算法在数据空间里进行粗聚类,获得另一组解,最后比较2组解的聚类结果,相同的样本保留,不同的再次聚类,进而有效地保证了最优解的获得。计算机仿真实验验证了所提算法在种群规模较小的情况下,可以获得较高的准确率。
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