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林晓雪

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：山东科技大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇群算法
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群算法
  • 1篇收敛性
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇全局收敛性
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类分析
  • 1篇聚类算法
  • 1篇改进粒子群
  • 1篇改进粒子群算...
  • 1篇PSO
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 2篇山东科技大学

作者

  • 2篇林晓雪
  • 1篇赵茂先

传媒

  • 1篇山东理工大学...

年份

  • 2篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种基于改进粒子群算法的K-means算法被引量：2
2015年
针对K-means算法对初始聚类中心敏感、算法容易收敛于局部解等问题,运用了增加飞行时间因子的粒子群算法,提高粒子群算法性能.利用改进的粒子群算法与K-means算法相结合,提高了基于粒子群算法的K-means算法性能.数值试验验证了提出算法的收敛性,且最优解的精度优于K-means算法、PSO算法和PSO-K算法.
林晓雪赵茂先
关键词：K-MEANS算法粒子群算法
基于粒子群算法的聚类算法及其应用研究
随着互联网时代的到来，数据信息量剧增，人们需要从这些海量数据中提取出有价值的信息，这就涉及到数据挖掘技术。数据挖掘技术的应用领域十分广泛，主要包括顾客划分、模糊识别、趋势分析、金融投资、地理信息系统、图像处理和信息检索等...
林晓雪
关键词：数据挖掘聚类分析粒子群算法全局收敛性
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