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基于粒子群算法和层次聚类的多路径规划
基于粒子群算法和层次聚类的多路径规划
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基于粒子群算法和层次聚类的多路径规划
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PSO粒子群算法，多路径规划
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一种基于A* 算法的动态多路径规划算法
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车载导航系统中最重要的功能是路径规划，传统车载导航设备大多采用静态算法，没有采用实时交通信息规划出的路径可能不是最优路径。结合一种动态行程时间表对传统A*算法进行调整，可以有效利用路网实时交通数据规避拥堵路线，从而实现动态路径规划。另外，实际应用中，单一的优化路径往往不能满足需求，对此提出重复路径惩罚因子的概念，构造出了一种多路径规划算法，可以在路径相似度与路径通行代价之间取得平衡，避免了传统Ｋ最
BIRCH算法(基于层次的聚类算法)
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基于层次的聚类算法（以BIRCH算法为例）
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基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类
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基于粒子群算法的图像聚类算法
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自己编写的粒子群(PSO)算法优化Kmeans聚类的MATLAB代码，MATLAB6.5/7.1测试通过，其它版本没测试。
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基于粒子群优化算法的聚类分析
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粒子群优化算法的聚类分析的经典文章，很难找的。
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基于云平台的层次聚类算法在煤炭产业中的应用
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基于核函数的层次聚类算法 (2011年)
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基于凝聚的层次聚类算法的改进 (2008年)
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为提高基于凝聚的层次聚类算法的准确率．在研究了空间级约束适用情况的基础上，以Single Link算法为例，验证了空间级约束条件对聚类结果的影响．与实例级约束Single Link算法相比，空间级约束Single Link算法只需较少约束条件即可达到较高准确率．实验结果证明，空间级约束可以有效提高聚类的准确率．
基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类 (2017年)
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基于重叠度的层次聚类算法
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择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题．提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM)，该算法基于重叠度的衡量，而且不需要预先指定聚类数， 能够很好地解决以上两个问题．算法根据每两簇之间的重叠情况自动运行或停止，从而准确划分簇间 重叠的数据，并自动确定最佳聚类数．通过图像分割应用表明算法的有效性和鲁棒性．还把它和其他聚 类算法进行比较和分析，以证明该算法的优越
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基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法
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提出一种基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法。首先分析了标准粒子群算法,研究粒子群算法实现大数据聚类的原理。采用粒子群空间重组方法实现对大数据信息流特征矢量重构和提取,实现优化聚类。仿真结果表明,采用...
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