-
公开(公告)号：CN110543913A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910829931.5
申请日：2019-09-04
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 一种基于遗传算法的近邻传播聚类方法，属于数据挖掘领域。其特征在于先对数据进行预处理，然后采用近邻传播聚类算法对数据集进行聚类分析。聚类分析首先是将 个数据点之间的相似度（负欧氏距离）构成的 相似度矩阵作为工作基础，并将所有的数据对象看作潜在聚类中心；其次利用遗传算法获取最优偏向参数和阻尼因子；最后利用求得的最优解在吸引度矩阵和归属度矩阵中不断更新迭代，直到达到终止条件，完成聚类并获取聚类结果。该算法有效地克服了标准近邻传播聚类算法对偏向参数和阻尼因子的敏感问题，提高了聚类算法的准确率，且聚类数目更接近真实数据集类数，可有效应用于各类数据的聚类分析。
Search Results
1
records
(took 0.013 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
