【摘 要】
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迭代最优化算法是模式识别中一种重要方法.算法随机确定k个分类中心进行初始类划分,再通过逐步求精的方法进行合理分类.通过对迭代最优化算法的分析和研究,指出该算法存在样
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60673170）,陕西省教育厅自然科学基金专项（08JK318）
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迭代最优化算法是模式识别中一种重要方法.算法随机确定k个分类中心进行初始类划分,再通过逐步求精的方法进行合理分类.通过对迭代最优化算法的分析和研究,指出该算法存在样本选择的盲目性、易陷入局部极值、没有考虑样本的聚类趋势等缺点.文中根据样本的聚类趋势,结合邻域思想,设计了基于样本邻域概念的迭代最优化算法,并对算法的时间代价进行了定量分析.该算法总的时间代价为O（n）,已应用于网络管理中的知识分类中,并取得了满意结果.
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