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针对传统的以k-means为代表的分割聚类算法认为所有的聚类样本对聚类中心的影响都是相同的这一观点,提出基于样本加权的聚类算法,并采用实际数据集验证算法的有效性.实验表明,该算法比传统的k-means聚类算法具有更高的精确度.
基于质心的样本加权聚类算法
【摘 要】
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针对传统的以k-means为代表的分割聚类算法认为所有的聚类样本对聚类中心的影响都是相同的这一观点,提出基于样本加权的聚类算法,并采用实际数据集验证算法的有效性.实验表明
【机 构】
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红河学院计算机科学与技术系
【出 处】
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成都大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年2期
【基金项目】
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云南省教育厅科研基金（7C40843）资助项目
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