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基于合并思想和竞争学习思想的聚类新算法
被引量：
3
1
作者
段敏
张锡恩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第9期1656-1659,共4页
针对分类目的准确标识出有样本分布的空间区域位置,没有类分布先验知识,类数不能预先确定的情况,提出一种聚类新方法。该算法的初始类心为所有样本点,竞争获胜规则由最近邻改为阈值,竞争过程中同时进行类心合并。在样本数量较大时,提出...
针对分类目的准确标识出有样本分布的空间区域位置,没有类分布先验知识,类数不能预先确定的情况,提出一种聚类新方法。该算法的初始类心为所有样本点,竞争获胜规则由最近邻改为阈值,竞争过程中同时进行类心合并。在样本数量较大时,提出网格中心法和网格采样法降低计算复杂度。实验结果证实该算法对初始设置和参数不敏感,且结束条件容易确定,在一定程度上聚类效果优于其它算法。
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关键词
合并
竞争学习
样本空间
位置标识
网格中心法
网格
采样
法
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职称材料
题名
基于合并思想和竞争学习思想的聚类新算法
被引量：
3
1
作者
段敏
张锡恩
机构
军械工程学院导弹工程系发射工程教研室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第9期1656-1659,共4页
文摘
针对分类目的准确标识出有样本分布的空间区域位置,没有类分布先验知识,类数不能预先确定的情况,提出一种聚类新方法。该算法的初始类心为所有样本点,竞争获胜规则由最近邻改为阈值,竞争过程中同时进行类心合并。在样本数量较大时,提出网格中心法和网格采样法降低计算复杂度。实验结果证实该算法对初始设置和参数不敏感,且结束条件容易确定,在一定程度上聚类效果优于其它算法。
关键词
合并
竞争学习
样本空间
位置标识
网格中心法
网格
采样
法
Keywords
combination
competitive learning
example points space
location identification
method of grid center
method of grid sample
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于合并思想和竞争学习思想的聚类新算法
段敏
张锡恩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006
3
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