武志伟

作品数：3被引量：8H指数：2
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供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
发文主题：流形距离粗糙集K-MEANS算法K-MEANS聚类算法适应度函数更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《控制与决策》《计算机工程》更多>>
所获基金：湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金湖南省教育厅重点项目更多>>
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基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法被引量：4
《计算机工程与应用》2016年第14期84-89,共6页欧慧 夏卓群 武志伟 
湖南省自然科学基金(No.14JJ7043);湖南省教育厅资助重点项目(No.14A004)
针对现有的基于流形距离的聚类算法对"绝对流形"数据集较"相对流形"数据集聚类效果佳和参数ρ在较大范围内变化时,聚类性能较差等问题,提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和最大最小距离选择初始聚类中...
关键词：K-MEANS算法 最大最小距离 改进流形距离 粗糙集 适应度函数 
基于改进流形距离和人工蜂群的二阶段聚类算法被引量：3
《控制与决策》2016年第3期410-416,共7页夏卓群 欧慧 李平 武志伟 戴傲 
湖南省自然科学基金项目(14JJ7043);湖南省教育厅重点项目(14A004)
以改进的流形距离为相似度测度,结合人工蜂群算法,提出一种二阶段聚类算法.首先根据局部密度、最大最小距离和近邻选择对数据集初步归类并得到簇代表点;然后将聚类归属为优化问题,通过改进的蜂群算法对簇代表点及没归类的样本点较快地...
关键词：流形距离 人工蜂群算法 局部密度 最大最小距离 近邻选择 
基于属性划分和弧形距离的层次聚类算法被引量：1
《计算机工程》2015年第8期174-179,共6页夏卓群 欧慧 武志伟 范开钦 
湖南省自然科学基金资助项目(14JJ7043);湖南省交通运输厅科技进步与创新基金资助项目(201405)
传统k-means初始中心随机选取,在较大范围内,利用以流形距离为相似度测度的参数不能较好地反映数据集的全局一致性。为此,基于属性划分和弧形距离,提出一种层次聚类算法。依据粒计算中属性划分思想和最大最小距离法则选择初始阶段的类...
关键词：弧形距离 属性划分 最大最小距离 聚类归类 类标签 
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