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FGKA: A Fast Genetic K-means Clustering Algorithm

机译:FGKA:一种快速遗传K均值聚类算法

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摘要

In this paper, we propose a new clustering algorithm called Fast Genetic K-means Algorithm (FGKA). FGKA is inspired by the Genetic K-means Algorithm (GKA) proposed by Krishna and Murty in 1999 but features several improvements over GKA. Our experiments indicate that, while K-means algorithm might converge to a local optimum, both FGKA and GKA always converge to the global optimum eventually but FGKA runs much faster than GKA.
机译:在本文中,我们提出了一种新的聚类算法,称为快速遗传K均值算法(FGKA)。 FGKA受Krishna和Murty于1999年提出的遗传K均值算法(GKA)的启发,但在功能上比GKA有一些改进。我们的实验表明,尽管K-means算法可能收敛于局部最优,但FGKA和GKA最终总是收敛于全局最优,但FGKA的运行速度比GKA快得多。

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