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在传统聚类中，各特征权重或均相同或需由专家给出．并在各分类中同等使用。针对特征权重在聚类中的重要性，突出各维特征对聚类的不同影响．为此提出一种权重自动生成．在动态聚类过程中得以优化，并且各子集中特征权重互不相同。通过IRIS真实测试实验，说明使用此特征加权聚类会提高聚类精确度。
基于特征加权的k—modes聚类应用
【摘 要】
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在传统聚类中，各特征权重或均相同或需由专家给出．并在各分类中同等使用。针对特征权重在聚类中的重要性，突出各维特征对聚类的不同影响．为此提出一种权重自动生成．在动态聚类过程
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2007年16期
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