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严宇平

作品数：2 被引量：9H指数：1
供职机构：中山大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇直方图
  • 1篇文本聚类
  • 1篇连续空间优化
  • 1篇连续空间优化...
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇分布估计算法
  • 1篇K-均值
  • 1篇K-均值算法

机构

  • 2篇中山大学

作者

  • 2篇严宇平
  • 1篇肖菁

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
运用改进直方图模型的分布估计算法求解连续空间优化问题
近些年来，越来越多的学者和研究人员关注智能优化领域，智能优化算法因而得到广泛地研究，并且应用到多个领域，例如生物信息学、数据挖掘、模式识别、城市规划和软件工程管理优化，等等。在智能优化算法中，很多算法都是大家熟悉或者有所...
严宇平
关键词：分布估计算法直方图连续空间优化
文献传递
基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法被引量：8
2008年
针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进。该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集。通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法。
严宇平肖菁
关键词：文本聚类K-均值算法遗传算法
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