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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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共有信息引导的启发式聚类算法
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论文类型：期刊论文
发表时间：2010-11-01
发表刊物：计算机工程与应用
收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD
卷号：46
期号：31
页面范围：50-53,71
ISSN号：1002-8331
关键字：聚类分析;启发式聚类算法;共有信息
摘要：启发式聚类算法采用局部搜索策略发现使得目标函数取极小值的聚类结果,即局部最优聚类结果.算法虽然具有收敛速度快等优点,但是初始解敏感问题严重地影响了聚类结果的质量.利用多个局部最优聚类结果中的共有信息设计启发式聚类算法.首先给出共有信息的定义及其发现算法FCI G;然后利用共有信息设计启发式聚类算法CIGC;最后在多组仿真和实际数据集上考察了CIGC算法的性能.实验结果表明,共有信息对提高聚类算法质量有着显著的作用.