| 基于改进量子遗传算法的聚类算法 |
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| 引用本文： | 叶安新,邓大勇.基于改进量子遗传算法的聚类算法[J].计算机仿真,2013,30(4). |
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| 作者姓名： | 叶安新 邓大勇 |
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| 作者单位： | 浙江师范大学行知学院,浙江金华,321003 |
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| 摘 要： | 传统K-均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,容易陷入局部最优解.提出了一种改进量子遗传聚类方法,用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子Hadamard门进行染色体变异,结合了目标函数的梯度信息,对旋转门的旋转角进行动态调整.每条基因代表一个优化解,在染色体数目相同时,可使搜索空间加倍.实验结果表明,提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高.
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| 关 键 词： | 量子 遗传算法 聚类 |
Clustering Algorithm Based on Improved Quantum Genetic Algorithm |
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| YE An-xin
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DENG Da-yong.Clustering Algorithm Based on Improved Quantum Genetic Algorithm[J].Computer Simulation,2013,30(4). |
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| Authors: | YE An-xin DENG Da-yong |
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