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基于遗传模拟退火算法的改进K-medoids算法
更新时间：2020-07-30
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    • 基于遗传模拟退火算法的改进K-medoids算法

    • Improved K-medoids algorithm based on genetic simulated annealing algorithm

    • “2020年7月30日吉林大学计算机科学与技术学院的啸韩、淑芬刘团队在《吉林大学学报（工学版）》发文，介绍了其在大数据聚类领域的研究进展，该团队提出了基于遗传模拟退火算法的K-medoids改进算法，为解决标准K-medoids算法易陷入局部最优解及聚类效果受初始中心限制的问题提供了有效方案。”
    • 啸 韩 ，淑芬 刘 ，天琦 徐
    • 吉林大学学报（工学版） 2015年45卷第2期 页码：619-623
    • 作者机构：

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012

      2.吉林大学学报编辑部, 长春 130012

    • 作者简介：

      韩啸(1981-),男,博士研究生.研究方向:计算机协同工作.E-mail:hanxiao@jlu.edu.cn

      刘淑芬(1950-),女,教授,博士生导师.研究方向:计算机协同工作.E-mail:liusf@mail.jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(60973041)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201502042     

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