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阿列克谢·尼古拉耶夫;内纳德·姆拉德诺维奇;拉卡·托多西耶维奇

网络上最小平方和聚类的J-means和I-means。 （英语） Zbl 1369.90180号

优化。莱特。 11，第2期，359-376（2017）.
摘要：给定一个图，边最小平方和聚类问题需要通过最小化从一组顶点到最近的原型的平方距离之和来找到原型（聚类中心），其中原型可以是边的顶点或内点。本文实现了基于可变邻域搜索的启发式算法来解决这个问题。我们考虑了三种不同的局部搜索过程，即K-means、J-means和一种新的I-means启发式算法。实验结果表明，所实现的基于VNS的启发式算法产生了文献中最著名的结果。

引用于1文件

MSC公司：

90立方厘米35 涉及图形或网络的编程
90立方厘米 混合整数编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

最小平方和聚类;聚类;J表示;启发式的;可变邻域搜索

软件：

OR-库;J平均值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Nikolaev}等人，Optim。莱特。11，第2号，359--376（2017；Zbl 1369.90180）
全文： 内政部

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