| 支持向量机优化基于K-means的蚁群聚类算法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：470 K | |
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| 文檔介紹：基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则，提出一种新的K-means蚁群聚类算法，并通过实验验证其聚类效果；引入具有全局最优性的支持向量机SVM，取各类中心附近适当数据训练支持向量机，然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类，进一步优化聚类结果，使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明，新的算法可以明显提高聚类质量。 | |
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