把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基...把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基于形状相似距离的K-means算法比采用传统距离的K-means算法,聚类准确度显著提高。展开更多
文摘把向量作为空间中的物体展开相似度的评估,分析了向量间各维差值与形状差异的间的近似关系,提出了基于形状相似距离的K-means算法。在三个UCI(University of California,Irvine)标准数据集上的聚类结果表明,对于有关形状信息的数据,基于形状相似距离的K-means算法比采用传统距离的K-means算法,聚类准确度显著提高。
