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概率聚类的算法已经广泛地应用于聚类分析领域,但是这些算法都没有回答如何选择一个最佳的聚类个数的问题。该文首先分析了通用的确定概率聚类个数的方法,然后针对蒙特卡罗交叉验证算法不能解决后验概率分散的问题,提出一种改进的蒙特卡罗交叉验证算法(iMCCV)。实验结果证明该算法可以有效地确定最佳K值。
一种改进的蒙特卡罗交叉验证算法
【摘 要】
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概率聚类的算法已经广泛地应用于聚类分析领域,但是这些算法都没有回答如何选择一个最佳的聚类个数的问题。该文首先分析了通用的确定概率聚类个数的方法,然后针对蒙特卡罗交
【机 构】
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清华大学软件学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年30期
【基金项目】
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国家863高技术研究与发展计划项目:面向领域的数据分析和挖掘技术研究(编号:2002AA444120)资助
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