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一种改进K均值的小样本聚类算法
被引量：
2
1
作者
刘畅
肖斌
+3 位作者
蒋铁军
苏凯
何鹏翔
王成宇
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第S01期266-270,共5页
通过肘方法确定类别数,采取平方差半径法选择聚类种子中心,优化聚类中心的重新选择,采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离,计算属性间的作用差异。结果表明,在类别数不变,添加异常数据后,对于维度低、类别间差异大的小...
通过肘方法确定类别数,采取平方差半径法选择聚类种子中心,优化聚类中心的重新选择,采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离,计算属性间的作用差异。结果表明,在类别数不变,添加异常数据后,对于维度低、类别间差异大的小样本数据,改进算法在执行效率几乎等同的情况下比原算法精确、稳定。
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关键词
信息熵
K-MEANS
小样本
欧式距离
聚
类
中心
肘方法
误差平方和
聚类精确度
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职称材料
题名
一种改进K均值的小样本聚类算法
被引量：
2
1
作者
刘畅
肖斌
蒋铁军
苏凯
何鹏翔
王成宇
机构
海军工程大学管理工程与装备经济系
武警第二机动总队
出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第S01期266-270,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61802425)
国家社会科学基金军事学项目(16GJ003-105)。
文摘
通过肘方法确定类别数,采取平方差半径法选择聚类种子中心,优化聚类中心的重新选择,采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离,计算属性间的作用差异。结果表明,在类别数不变,添加异常数据后,对于维度低、类别间差异大的小样本数据,改进算法在执行效率几乎等同的情况下比原算法精确、稳定。
关键词
信息熵
K-MEANS
小样本
欧式距离
聚
类
中心
肘方法
误差平方和
聚类精确度
Keywords
information entropy
K-means
small sample
euclidean distance
cluster center
elbow method
sum of squares of error
clustering accuracy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进K均值的小样本聚类算法
刘畅
肖斌
蒋铁军
苏凯
何鹏翔
王成宇
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2021
2
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