基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法

发布时间：2017-11-24 06:16

  本文关键词：基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法

  更多相关文章： 聚类中心 量子谐振子 聚类个数 网格 单峰特性

【摘要】：提出了一种基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法.该算法以量子谐振子波函数从高能态到基态过程中的概率变化过程为理论模型来描述聚类问题中数据对象向聚类中心点的聚集行为,能够快速查找到最优的聚类个数及较好的聚类中心点所在的网格;数据读入网格结构之后,算法的处理时间与数据集规模无关.实验结果表明:CCSA-QHOM算法较适合于处理每个子类局部区域的网格密度分布呈单峰特性的数据集的聚类中心选择问题.
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;成都信息工程学院并行计算实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.60702075) 广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(No.2011B010200007) 四川省青年科学基金(No.09ZQ026-068) 成都市科技局创新发展战略研究项目(No.11RXYB016ZF)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言聚类分析也称为“无师可学”的分类[1],是根据物理或抽象对象之间的相似性将它们聚为若干类的过程.属于同一类的对象之间的相似性高,不属于同一类的对象之间的相异性高[2,3].聚类分析发展至今,产生的聚类方法主要可以分为以下几类:基于划分的方法,基于密度的方法,基于网

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本文编号：1221298