期刊专题

10.3969/j.issn.1002-137X.2006.07.050

一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法

引用
聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一.近年来,为了提高聚类质量,借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想,提出了一些基于特征赋权的聚类算法[1~3].在这些研究基础上,本文提出了一种基于密度的初始中心点选择算法,并借鉴文[1]所提出的特征赋权方法,给出了一种改进的基于特征赋权的K均值算法.实验表明该算法能较为稳定地得到较高质量的聚类结果.

聚类、特征赋权、初始化

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TP3(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金60374059;广东省自然科学基金04300462

2006-09-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

186-187

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

33

2006,33(7)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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