【摘 要】
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为了提高混合特征数据聚类分辨能力,提出基于改进神经网络的混合特征数据聚类算法。分析混合特征数据的存储结构模型,采用关联特征分布式检测方法进行混合特征数据的融合性聚
【基金项目】
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安徽省教育厅项目(KJ2018A0469)
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为了提高混合特征数据聚类分辨能力,提出基于改进神经网络的混合特征数据聚类算法。分析混合特征数据的存储结构模型,采用关联特征分布式检测方法进行混合特征数据的融合性聚类,挖掘混合特征数据的模糊相关性特征量,对混合特征数据采用改进神经网络模型进行特征分类,根据混合特征数据的分类属性进行模糊聚类处理,采用统计序列分析方法实现对混合特征数据的特征重构和优化聚类。仿真结果表明,采用该方法进行混合特征数据聚类的自适应性较好,分类准确性较高,误分率较低。
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