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基于遗传算法的多维快速聚类算法研究*
引用本文:厍向阳,薛惠锋,许五弟. 基于遗传算法的多维快速聚类算法研究*[J]. 计算机应用研究, 2005, 22(6): 58-60
作者姓名:厍向阳  薛惠锋  许五弟
作者单位:1. 西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;西安建筑科技大学,建筑勘测研究所,陕西,西安,710055
2. 西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072
3. 西安建筑科技大学,建筑勘测研究所,陕西,西安,710055
基金项目:陕西省自然科学基金资助项目(200104-G15)
摘    要:引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足,归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法测试表明,改进后的基于遗传算法的聚类方法能够解决海量、高维样本的聚类问题。

关 键 词:聚类;遗传算法;密度法;网格法
文章编号:1001-3695(2005)06-0058-03
修稿时间:2004-06-21

Research of Multi-dimensions and Speediness Clustering Based on Genetic Algorithm
SHE Xiang-yang,XUE Hui-feng,XU Wu-di. Research of Multi-dimensions and Speediness Clustering Based on Genetic Algorithm[J]. Application Research of Computers, 2005, 22(6): 58-60
Authors:SHE Xiang-yang  XUE Hui-feng  XU Wu-di
Abstract:The genetic algorithm is introduced in order to solve the clustering about mass ,multi-dimensions samples.The shortcomings are analysised, which lie in sample and attribute value clustering algorithms based on the genetic algorithm at present, and their algorithm models are summarized. The density and girding algorithms based on the genetic algorithm are put forward to multi-dimensions and speediness clustering. Two algorithms trail show: the betterment clustering algorithms based on genetic algorithm can accomplish preferably the clustering about mass ,multi-dimensions samples.
Keywords:Clustering  Genetic Algorithm  Density Clustering  Girding Clustering
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