49、进化计算在经济学中的应用与发展

进化计算在经济学中的应用与发展

1. 交叉引用与聚类相关内容

在数据分析和优化领域，有几个关键的概念和技术值得关注，它们之间相互关联，共同推动着相关领域的发展。以下是一些重要的交叉引用内容：
- 聚类（Clustering） ：旨在将数据集中相似的数据点分组在一起，形成不同的簇。
- 特征选择（Feature Selection） ：从众多特征中挑选出最具代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和效率。
- 半监督学习（Semi-supervised Learning） ：结合少量有标签数据和大量无标签数据进行学习，充分利用数据信息。
- 监督学习（Supervised Learning） ：基于有标签的数据进行模型训练，以预测未知数据的标签。
- 无监督学习（Unsupervised Learning） ：处理无标签数据，发现数据中的潜在结构和模式。

聚类技术在许多研究和应用中都有广泛的应用，以下是一些推荐的相关阅读文献：
| 作者 | 文献标题 | 发表信息 |
| — | — | — |
| Cole RM | Clustering with genetic algorithms | Masters dissertation, Department of Computer Science, University of Western Australia, 1998 |
| Corne DW 等 | PESA-II: re