查询结果:   桑遥,尹君,王迪,王皓,景康.基于增强重引力搜索的高维数据协同聚类算法[J].计算机应用与软件,2020,37(10):300 - 306.
中文标题
基于增强重引力搜索的高维数据协同聚类算法
发表栏目
算法
摘要点击数
54
英文标题
作 者
桑遥 尹君 王迪 王皓 景康 Sang Yao
作者单位
     
英文单位
     
关键词
Keywords
基金项目
作者资料
文章摘要
传统基于智能优化技术的聚类算法难以获得理想的聚类准确率。设计一种基于增强重引力搜索的高维数据协同聚类算法,用以提高高维数据的聚类准确率。设计协同相似性度量技术同时评估样本的相似性和特征的相似性,以特征间的相似性引导数据样本的聚类处理,提高聚类的效率和准确率。设计拟牛顿法的局部开发机制,提高重引力搜索的求解效果,利用增强的重引力搜索算法搜索最优的聚类解。实验结果表明,该方法对高维数据集的聚类结果具有明显的优势。
Abstract
下载PDF全文