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基于距离的k-超平面聚类问题的点重分配启发式算法

作者

上市的：
  • 埃多尔多·阿马尔迪
  • 斯特凡诺·科尼格里奥

摘要

我们考虑k-超平面聚类问题，其中，给定Rn中的一组m个点，我们必须将该集划分为k个子集（簇），并为每个子集（簇的）确定一个超平面，以最小化这些点与相应簇的超平面之间的欧氏距离的平方和。我们给出了该问题的非凸混合积分二次约束二次规划公式。由于即使是非常小的实例也对像Couenne这样的最先进的空间分支定界解算器具有挑战性，因此我们提出了一种启发式方法，在每次迭代中重新分配许多“关键”点。这些可能在当前解决方案中未指定的点使用基于距离的标准进行识别，其数量逐渐减少到零。在一组真实世界和结构化随机生成的实例上，我们的算法优于Bradley和Mangasarian提出的最佳可用算法。对于最大的实例，我们的解决方案质量平均提高了54%。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:ejores:v:227:y:2013:i:1:p:22-29
    DOI:10.1016/j.ejor.2012.09.026
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    数据挖掘;非线性规划;启发式;
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