基于特征分析的粒子群优化聚类算法 | |
邓貌; 鲁华祥; 金小贤![]() | |
2010 | |
Source Publication | 计算机工程
![]() |
Volume | 36Issue:8Pages:185-187 |
Abstract | 为提高粒子群优化聚类算法的性能,结合特征分析相关方法,提出一种新的串联聚类算法KPCA-PSO,阐述算法的基本原理和实施方案.在特征分析过程中,以一种简单有效的特征值选择方法避免手动选择特征值的繁琐过程.以人工数据和实际数据测试算法性能,实验结果表明该方法具有较好的聚类效果. |
metadata_83 | 半导体人工神经网络实验室 |
Subject Area | 人工智能 |
Funding Organization | 国家自然科学基金资助项目,国家"863"计划基金资助项目 |
Indexed By | CSCD |
Language | 中文 |
CSCD ID | CSCD:3860648 |
Date Available | 2011-08-16 |
Citation statistics |
Cited Times:1[CSCD]
[CSCD Record]
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Document Type | 期刊论文 |
Identifier | http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21742 |
Collection | 半导体人工神经网络实验室 |
Recommended Citation GB/T 7714 | 邓貌,鲁华祥,金小贤. 基于特征分析的粒子群优化聚类算法[J]. 计算机工程,2010,36(8):185-187. |
APA | 邓貌,鲁华祥,&金小贤.(2010).基于特征分析的粒子群优化聚类算法.计算机工程,36(8),185-187. |
MLA | 邓貌,et al."基于特征分析的粒子群优化聚类算法".计算机工程 36.8(2010):185-187. |
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