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空间聚类算法中的K值优化问题研究
被引量：
39
1
作者
李永森
杨善林
+2 位作者
马溪骏
胡笑旋
陈增明
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期573-576,共4页
在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优...
在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。
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关键词
空间聚类
尽平均算法
距离代价函数
K值优化
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职称材料
题名
空间聚类算法中的K值优化问题研究
被引量：
39
1
作者
李永森
杨善林
马溪骏
胡笑旋
陈增明
机构
合肥工业大学计算机网络系统研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期573-576,共4页
基金
国家自然科学基金(70471046)
文摘
在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。
关键词
空间聚类
尽平均算法
距离代价函数
K值优化
Keywords
spatial clustering
K-means algorithm
distance cost function
optimization of K.
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间聚类算法中的K值优化问题研究
李永森
杨善林
马溪骏
胡笑旋
陈增明
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
39
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