本文關(guān)鍵詞：基于量子諧振子模型的聚類中心選取算法

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【摘要】：提出了一種基于量子諧振子模型的聚類中心選取算法.該算法以量子諧振子波函數(shù)從高能態(tài)到基態(tài)過程中的概率變化過程為理論模型來描述聚類問題中數(shù)據(jù)對象向聚類中心點(diǎn)的聚集行為,能夠快速查找到最優(yōu)的聚類個(gè)數(shù)及較好的聚類中心點(diǎn)所在的網(wǎng)格;數(shù)據(jù)讀入網(wǎng)格結(jié)構(gòu)之后,算法的處理時(shí)間與數(shù)據(jù)集規(guī)模無關(guān).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:CCSA-QHOM算法較適合于處理每個(gè)子類局部區(qū)域的網(wǎng)格密度分布呈單峰特性的數(shù)據(jù)集的聚類中心選擇問題.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;中國科學(xué)院大學(xué);成都信息工程學(xué)院并行計(jì)算實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.60702075) 廣東省科技廳高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化科技攻關(guān)項(xiàng)目(No.2011B010200007) 四川省青年科學(xué)基金(No.09ZQ026-068) 成都市科技局創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究項(xiàng)目(No.11RXYB016ZF)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1引言聚類分析也稱為“無師可學(xué)”的分類[1],是根據(jù)物理或抽象對象之間的相似性將它們聚為若干類的過程.屬于同一類的對象之間的相似性高,不屬于同一類的對象之間的相異性高[2,3].聚類分析發(fā)展至今,產(chǎn)生的聚類方法主要可以分為以下幾類:基于劃分的方法,基于密度的方法,基于網(wǎng)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1221298