| 数据挖掘中聚类中心问题的光滑化和填充函数方法 |
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| 引用本文： | 祝丽华,孙小玲.数据挖掘中聚类中心问题的光滑化和填充函数方法[J].应用数学与计算数学学报,2007,21(2):10-16. |
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| 作者姓名： | 祝丽华 孙小玲 |
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| 作者单位： | 1. 福建工程学院数理系,福州,350014
2. 复旦大学管理学院,上海,200433 |
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| 摘 要： | 本文提出了数据挖掘中求解聚类中心问题的一种新方法.这类问题属于非凸非光滑全局最优化问题.我们首先利用光滑化方法将非光滑聚类函数用光滑函数逼近,然后对光滑化问题利用填充函数搜索其全局最优点.对不同数据库的数值试验表明,本文提出的算法是可行和有效的.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类中心 光滑化函数 逐步求中心法 填充函数法 |
| 修稿时间： | 2005年9月19日 |
Smoothing and Filled Function Method for Clustering in Data Mining |
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| Zhu Lihua,Sun Xiaoling.Smoothing and Filled Function Method for Clustering in Data Mining[J].Communication on Applied Mathematics and Computation,2007,21(2):10-16. |
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| Authors: | Zhu Lihua Sun Xiaoling |
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| Abstract: | In this paper we propose a smoothing and filled function method for finding centers of clusters in data mining problems.By using the smoothing function, we approximate the nonsmooth nonconvex clustering problem by a smooth nonconvex problem.Filled function method is adopted to search for a global optimal solution of the approximation problem.Numerical results show that the proposed algorithm is capable of finding centers of clusters in data mining. |
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| Keywords: | data mining cluster center smoothing function step-by-step method filled function method |
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