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基于PCA和K-均值聚类的有监督分裂层次聚类方法
被引量：
6
1
作者
浦路平
赵鹏大
+2 位作者
胡光道
张振飞
夏庆霖
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第5期1412-1414,共3页
提出了一种新的基于PCA和K-均值聚类的有监督二叉分裂层次聚类方法PCASHC,用K-均值聚类进行逐次二叉聚簇分裂,选择PCA第一主成分相距最远样本点作为K-均值聚类初始聚簇中心,解决了K-均值聚类初始中心随机选择导致结果不确定的问题,用聚...
提出了一种新的基于PCA和K-均值聚类的有监督二叉分裂层次聚类方法PCASHC,用K-均值聚类进行逐次二叉聚簇分裂,选择PCA第一主成分相距最远样本点作为K-均值聚类初始聚簇中心,解决了K-均值聚类初始中心随机选择导致结果不确定的问题,用聚簇样本类别方差作为聚簇样本不纯度控制聚簇分裂水平,避免过拟合,可学习到合适的聚类数目。用四组UCI标准数据集对其进行了10折交叉验证分类误差检验,与另外七种分类器相比说明PCASHC有较高的分类精度。
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关键词
数据挖掘
机器学习
有监督聚类
分裂层次聚类
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职称材料
题名
基于PCA和K-均值聚类的有监督分裂层次聚类方法
被引量：
6
1
作者
浦路平
赵鹏大
胡光道
张振飞
夏庆霖
机构
中国地质大学遥感地质与数学地质所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第5期1412-1414,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(402721122)
广西教育厅资助项目(桂教科研[2004]4号)
文摘
提出了一种新的基于PCA和K-均值聚类的有监督二叉分裂层次聚类方法PCASHC,用K-均值聚类进行逐次二叉聚簇分裂,选择PCA第一主成分相距最远样本点作为K-均值聚类初始聚簇中心,解决了K-均值聚类初始中心随机选择导致结果不确定的问题,用聚簇样本类别方差作为聚簇样本不纯度控制聚簇分裂水平,避免过拟合,可学习到合适的聚类数目。用四组UCI标准数据集对其进行了10折交叉验证分类误差检验,与另外七种分类器相比说明PCASHC有较高的分类精度。
关键词
数据挖掘
机器学习
有监督聚类
分裂层次聚类
Keywords
data mining
machine learning
supervised clustering
split hierarchy clustering
分类号
TP301 [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
基于PCA和K-均值聚类的有监督分裂层次聚类方法
浦路平
赵鹏大
胡光道
张振飞
夏庆霖
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008
6
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参考文献
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