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由于K-均值聚类算法局部最优的特点
由于K-均值聚类算法局部最优的特点
人工智能/神经网络
6 K
146 次下载
2015-03-18
资源详细信息
文件格式
RAR
文件大小
6 K
资源分类
人工智能/神经网络
上传者
invill
发布时间
2015-03-18 10:36
下载统计
146
次
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2 积分
由于K-均值聚类算法局部最优的特点 - 资源详细说明
由于K-均值聚类算法局部最优的特点,而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此,用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明,平均每次对K结果值改进8次左右,效果显著。下一步工作:实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题(见本人上载软件‘k-均值聚类算法’所述),高温跳出局部解的概率几乎为0,因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类,相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。
由于K-均值聚类算法局部最优的特点 - 源码文件列表
本资源包含 1 个源码文件
支持在线预览,点击文件名即可查看
1
面向对象的模拟退火编程技术.cpp
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