TY -的A2 Abiyev Rahib h . AU - Vijendra,辛格盟——Laxman Sahoo PY - 2015 DA - 2015/08/03 TI -基于对称集群自动进化:一个新的数据聚类方法SP - 796276六世- 2015 AB -我们提出一个多目标遗传聚类的方法,在数据点分配给集群基于新的线对称距离。该算法被称为多目标线对称基于遗传聚类(MOLGC)。两个目标函数,首先Davies-Bouldin (DB)指数和第二线对称距离目标函数为基础,使用。该算法进化算法使用多个集群的集群解决方案的标准,没有先验知识的实际数量的集群。多个随机 K维( Kd)基于树的最近邻搜索用于减少寻找最接近的对称点的复杂性。基于一些人工和实际数据集实验结果表明,提出的聚类算法可以获得最优的集群解决方案的不同集群质量度量相比现有SBKM和模拟聚类算法。SN - 1687 - 5265你2015/796276 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2015/796276——摩根富林明-计算神经科学情报和PB Hindawi出版公司KW - ER