摘要
提出一种基于遗传算法和k-m edoids算法的新的聚类算法。指出该算法除能提高聚类的精度和识别孤立点外,还能加速遗传算法的收敛速度,节约时间成本。
This paper presents a new clustering algorithm based on GA（Genetic Algorithm） and k-medoids algorithm. The new algorithm can not only improve the precision of clustering but also recognize isolated points. At the same time,the new algorithm may expedite the convergence of GA and save the time cost for integration with the k-medoids algorithm in GA.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2006年第5期44-46,57,共4页
New Technology of Library and Information Service
基金
国家自然科学基金资助项目"用于数据控掘的神经网络模型及融合技术研究"(项目编号:60275020)的研究成果之一
