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用基于免疫机制的单亲遗传算法求解数据聚类优化问题

A Parthian-Genetic Algorithm Based on Immune Mechanism for Data Clustering Optimization

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【作者】 高坚

【Author】 Gao Jian(Institute of Computer,Yantai University,Yantai264005)

【机构】 烟台大学计算机学院 烟台264005

【摘要】 数据聚类是数据挖掘中的一个重要课题。数据聚类问题可以转化为一个图形分割的最优化问题。针对该问题的特点,文章构造了基于免疫机制的单亲遗传算法。该算法不仅提高了收敛速度,而且避免了陷于局部极小,从而能较快地收敛到全局最优解。仿真结果表明该算法是有效的。

【Abstract】 Data clustering is an important problem in data mining.This paper formulates for solving the data clustering problem as a graph partition optimal problem,and proposes a partheno-genetic algorithm based on immune mechanism.Both the analytical and experimental studies indicate that this method is faster and more efficient to converge upon the optimal value in the whole field.

【关键词】 免疫机制遗传算法数据聚类
【Key words】 Immune mechanismGenetic algorithmData clustering
【基金】 国家自然科学基金资助(编号:69875014)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年12期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】18
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