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K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离,解决了K均值算法对初值敏感的问题。这样虽然解决初始值敏感问题,局部最小收敛问题仍然存在。为了获得全局最优解,提出一种新的算法：基于模拟退火算法的K调和均值聚类。该算法将一种优秀的随机搜索算法——模拟退火算法引入K调和均值聚类,来解决局部最小收敛的问题,并将改进后的算法用于IRIS数据集的聚类分析,聚类结果与K均值算法结果对比,证明了改进算法的优越性。 相似文献
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磷杂菲衍生物是一类重要的阻燃材料.由磷杂菲与甲醛反应得到的中间体分别与各种酰氯反应得到一系列新型的磷杂菲酯类衍生物,利用1H NMR、13C NMR、31P NMR、FT-IR、HR-MS和ESI-MS对化合物的结构做了表征.讨论了催化剂用量、物料比、溶剂、反应物浓度、反应时间及温度对反应的影响,并对反应进行优化.对代表化合物的热稳定性做了测试,结果表明这类磷杂菲酯类衍生物具有良好的热稳定性,可以作为阻燃材料使用. 相似文献
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