排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
一种改进的遗传k-means聚类算法 总被引：8，自引：0，他引：8
在经典的k-means聚类算法中,聚类数k必须事先给定,然而在现实中k很难被精确的确定.本文提出了一种改进的遗传k-means聚类算法,并构造了一个用来评价分类程度好坏的适应度函数,该适应度函数考虑的是在提高紧凑度(类内距)和分离度(类间距)的同时使得分类个数尽可能少.最后采用两个人工数据集和三个UCI数据集对k-means聚类算法(KM),遗传聚类算法(GA),遗传k-means聚类算法(GKM)和改进的遗传k-means聚类算法(IGKM)进行比较研究,比较的指标有类间距、类内距和分类正确率.研究证明改进的遗传k-means算法能够自动获取最佳聚类数k并且保持较高的正确率. 相似文献
1