机译:基于改进帝国主义竞争算法和K-means的高效混合算法的数据聚类
Electronic and Electrical Department, Shiraz University of Technology, Modars Blvd., P.O. 71555-313, Shiraz, Iran;
Shiraz University, Shiraz, Iran;
Shiraz University, Shiraz, Iran;
Electronic and Electrical Department, Shiraz University of Technology, Modars Blvd., P.O. 71555-313, Shiraz, Iran;
imperialist competitive algorithm (1ca); data clustering; k-means clustering; hybrid evolutionary algorithm;
机译:为数据聚类集成模糊k均值,粒子群优化和帝国主义竞争算法
机译:基于混合K谐波和修正帝国主义竞争算法的数据聚类
机译:基于帝国竞争算法和遗传算法的同时解决分布式发电和并联电容器组最优坐放尺寸问题的有效混合方法
机译:基于帝国主义竞争算法的模糊聚类算法
机译:高效的遗传k均值聚类算法及其在不同领域数据挖掘中的应用。
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:一种新的数据聚类混合帝国主义竞争算法
机译:西弗吉尼亚州美国能源部实验计划,以刺激竞争研究。第2节:人力资源开发;第3节:碳基结构材料研究集群;第3节:科学计算的数据并行算法