| 基于多目标优化方法的一类k-Means自适应算法 |
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| 引用本文： | 陈美杉,夏丹丹,赵克全. 基于多目标优化方法的一类k-Means自适应算法[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2022, 0(1): 27 |
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| 作者姓名： | 陈美杉 夏丹丹 赵克全 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学 数学科学学院， 重庆 401331 |
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| 摘 要： | 【目的】针对k-Means聚类算法及MinMax k-Means聚类算法需要人为提前给定聚类数量而导致数据划分准确率偏低以及MinMax k-Means算法聚类效果受类簇边缘点影响较大等不足提出解决方案。【方法】将k-Means和MinMax k-Means算法的目标函数相结合，建立多目标优化模型，提出基于多目标优化方法的k-Means算法。分析簇数异常情况下最小中心方差与最大簇内方差之间的关系。【结果】发现当分类簇数大于最优簇数时，最小中心方差小于最大簇内方差，据此提出了基于多目标优化方法的k-Means自适应算法。【结论】数值实验表明：提出的自适应算法在人工数据集和UCI标准数据集均具有较好的自适应性且聚类效果较优。
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| 关 键 词： | k-Means 聚类算法 MinMax k-Means聚类算法 多目标优化 k-Means自适应算法 |
A Class of k-Means Adaptive Algorithms Based on Multi-Objective Optimization Method |
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| CHEN Meishan;XIA Dandan;ZHAO Kequan. A Class of k-Means Adaptive Algorithms Based on Multi-Objective Optimization Method[J]. Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition, 2022, 0(1): 27 |
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| Authors: | CHEN Meishan XIA Dandan ZHAO Kequan |
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| Keywords: | |
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