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个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
主要任职：Director of Academic Committee at Kaifa District
其他任职：开发区校区学术分委员会主任（Director of Academic Committee at Kaifa Campus）
性别：男
毕业院校：多伦多大学
学位：博士
所在单位：软件学院、国际信息与软件学院
学科：软件工程. 运筹学与控制论
办公地点：开发区（Kaifa District Campus）
联系方式：mingchul@dlut.edu.cn
电子邮箱：mingchul@dlut.edu.cn
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近似骨架导向的归约聚类算法
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论文类型：期刊论文
发表时间：2009-12-15
发表刊物：电子与信息学报
收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
卷号：31
期号：12
页面范围：2953-2957
ISSN号：1009-5896
关键字：聚类问题;NP-难解;启发式算法;近似骨架
摘要：该文针对聚类问题上缺乏骨架研究成果的现状,分析了聚类问题的近似骨架特征,设计并实现了近似骨架导向的归约聚类算法.该算法的基本思想是:首先利用现有的启发式聚类算法得到同一聚类实例的多个局部最优解,通过对局部最优解求交得到近似骨架,将近似骨架固定得到规模更小的搜索空间,最后在新空间上求解.在26个仿真数据集和3个实际数据集上的实验结果表明,骨架理论对提高聚类质量、降低初始解影响及加快算法收敛速度等方面均十分有效.