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基于K近邻加权的混合C均值聚类算法
被引量：
2
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作者
王超
姜威
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第30期84-87,共4页
该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由...
该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由于该算法考虑到了不同样本点对分类的影响程度,对较复杂的样本集合,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。
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关键词
混合c均值聚类
加权
模糊
c
均值
聚
类
可能性
c
均值
聚
类
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职称材料
题名
基于K近邻加权的混合C均值聚类算法
被引量：
2
1
作者
王超
姜威
机构
山东大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第30期84-87,共4页
文摘
该文提出了一种基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。首先该文利用模糊C均值聚类和可能性C均值聚类的优点,设计出一种混合C均值聚类算法。然后以K近邻规则为基础,计算出样本集的加权矩阵,最后得到基于K近邻加权的混合C均值聚类算法。由于该算法考虑到了不同样本点对分类的影响程度,对较复杂的样本集合,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。
关键词
混合c均值聚类
加权
模糊
c
均值
聚
类
可能性
c
均值
聚
类
Keywords
hybrid
c
-means
c
lustering,weight,fuzzy
c
-means
c
lustering,possibilisti
c
c
-means
c
lustering
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于K近邻加权的混合C均值聚类算法
王超
姜威
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
2
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