运用神经网络算法求解聚类问题是近年来的研究热点。弹性网络算法(ENA)是一种强大的神经网络算法,但其主要用于旅行商问题,很少用于求解聚类问题。面向聚类问题的特点,调整并优化了弹性网络的结构,提出了具有中心移动特性的弹性网络聚类算法(CMENA)。该算法依据聚类的目标调整并优化了弹性网络的能量函数,通过新能量函数的最小化,控制聚类中心神经元的移动,得到聚类结果,具有聚类过程可跟踪,聚类结果稳定等优点。通过大量实验证明,该算法聚类结果统一,与其他常用聚类算法相比,聚类效果显著提高。
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