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基于数据加权策略的模糊聚类改进算法
被引量：
11
1
作者
唐成龙
王石刚
徐威
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1277-1283,共7页
该文提出了一种数据指数加权的模糊均值聚类策略,引入了指数权因子和影响指数,使得可以在聚类过程中差异化处理各个数据。新策略和现有的Gustafson-Kessel(G-K)算法相结合,提出了一种新的模糊聚类算法DWG-K用于提高聚类质量和挖掘离群...
该文提出了一种数据指数加权的模糊均值聚类策略,引入了指数权因子和影响指数,使得可以在聚类过程中差异化处理各个数据。新策略和现有的Gustafson-Kessel(G-K)算法相结合,提出了一种新的模糊聚类算法DWG-K用于提高聚类质量和挖掘离群点。数据试验表明DWG-K在提高聚类质量方面优于现有的G-K;在离群点挖掘方面,DWG-K对离群点的判定是全局的,离群点的物理意义清楚,且计算效率明显高于当前广泛采用的基于密度的离群点挖掘算法。
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关键词
模糊聚类
数据加权策略
数据
加权
G-K
离群点挖掘
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题名
基于数据加权策略的模糊聚类改进算法
被引量：
11
1
作者
唐成龙
王石刚
徐威
机构
上海交通大学机电设计与知识工程研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1277-1283,共7页
基金
国家自然科学基金(50875169)资助课题
文摘
该文提出了一种数据指数加权的模糊均值聚类策略,引入了指数权因子和影响指数,使得可以在聚类过程中差异化处理各个数据。新策略和现有的Gustafson-Kessel(G-K)算法相结合,提出了一种新的模糊聚类算法DWG-K用于提高聚类质量和挖掘离群点。数据试验表明DWG-K在提高聚类质量方面优于现有的G-K;在离群点挖掘方面,DWG-K对离群点的判定是全局的,离群点的物理意义清楚,且计算效率明显高于当前广泛采用的基于密度的离群点挖掘算法。
关键词
模糊聚类
数据加权策略
数据
加权
G-K
离群点挖掘
Keywords
Fuzzy clustering
Data weighted approach
Data weighted G-K
Outliers mining
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据加权策略的模糊聚类改进算法
唐成龙
王石刚
徐威
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
11
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