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基于量子遗传算法的聚类方法
Quantum Genetic Algorithm Based Clustering Approach
【Author】 ZENG Cheng,ZHAO Xijun,XU Hong 1 Institute of Electronic Engineering,China Academy of Engineering Physics,Mianyang 621900,P.R.China2 Sichuan Police College,Luzhou 646000,P.R.China
【机构】 中国工程物理研究院电子工程研究所； 四川警察学院；
【摘要】 聚类是数据挖掘的重要技术之一,是一种无监督的模式识别技术。提出一种基于量子遗传算法的聚类方法,将聚类问题转化为聚类中心的寻优问题,通过量子遗传算法的进化计算实现聚类中心优化。与其它聚类算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的聚类效果,仿真结果验证了该方法的可行性。
【Abstract】 Clustering is one of the important technologies of data mining and an unsupervised pattern recognition technology.For which,a clustering approach based on quantum genetic algorithm is proposed.It transforms clustering problem into cluster center optimization problems,realizes clustering through quantum genetic algorithm evolution computation.Compared with other clustering algorithms,simulation results show that,the approach can obtain better clustering results and is feasible.
【Key words】 Data Mining； Quantum Genetic Algorithm； Quantum Crossover； Quantum Mutation； Clustering Algorithm； Cluster Center； Optimization；
- 【会议录名称】 第二十九届中国控制会议论文集
- 【会议名称】第二十九届中国控制会议
- 【会议时间】2010-07-29
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP18;TP311.13
- 【主办单位】中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control Theory,Chinese Association of Automation)